ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Valency of deverbal nouns in Czech
Valence deverbativních substantiv v češtině (PhD thesis)
Year: 2005
Authors: Veronika Kolářová

Abstract (English):
The present Doctoral Thesis deals with valency properties of deverbal nouns in Czech. After an overview of Czech and foreign approaches to the valency of nouns and a summary of current knowledge concerning some special issues of valency of Czech deverbal nouns, we present results consisting of our analysis of syntactically and semantically compact groups of deverbal nouns as well as theoretical conclusions following from the examined language material. We have focused our attention on Czech deverbal nouns that can be modified by a participant expressed by prepositionless dative. Such nouns were searched for in two Czech electronic corpora, Czech National Corpus (CNC) and Prague Dependency Treebank (PDT). The obtained occurrences were manually sorted and analysed and their valency behaviour is described within the theoretical framework of the Functional Generative Description (FGD).

Abstract (Czech):
Disertace se zabývá problematikou valence deverbativních substantiv v češtině. Úvodní oddíly jsou věnovány přehledu zahraničních i českých přístupů k otázkám valence substantiv a shrnutí dosavadních poznatků týkajících se některých vybraných problémů v oblasti valence českých deverbativních substantiv (zejména vztahu mezi povrchovým vyjádřením valenčních doplnění deverbativních substantiv a formou odpovídajících valenčních doplnění u příslušného základového slovesa). Vlastní výsledky zkoumání jsou představeny jednak v podobě detailních studií věnovaných syntakticky nebo sémanticky uceleným skupinám deverbativních substantiv (zejména substantiv s dativní valencí), jednak v podobě teoretických závěrů vyplývajících z prozkoumaného jazykového materiálu. Jazykový materiál byl čerpán ze dvou českých elektronických korpusů, Českého národního korpusu a Pražského závislostního korpusu. Jako teoretický rámec pro popis valenčních vlastností zkoumaných substantiv byl zvolen funkční generativní popis.
Valency of selected groups of different types of deverbal nouns from the quantitative point of view
Valence vybraných skupin verbálních a dějových substantiv z pohledu čísel
Year: 2005
Authors: Veronika Kolářová

Abstract (English):
The book of abstracts was published at the conference in 2005. A book with full papers was published 2 years later: GRAMATIKA A KORPUS, GRAMAR & CORPORA 2005, editors František Štícha and Josef Šimandl, ISBN 80-86496-32-5, 304 pages, 31 texts, publisher Ústav pro jazyk český (Institute of the Czech Language).

Studying valency properties of nouns derived from verbs that can also be modified by a valency complementation expressed by prepositionless dative, we focused on two distinct semantic classes, i.e. nouns of giving and nouns of saying.

Abstract (Czech):
Sborník anotací vyšel už při konferenci v roce 2005. Kniha s úplnými články vyšla až o 2 roky později: GRAMATIKA A KORPUS, GRAMAR & CORPORA 2005, editoři František Štícha a Josef Šimandl, ISBN 80-86496-32-5, 304 stran, 31 textů, vydavatel Ústav pro jazyk český.

Tento příspěvek se zaměřuje na porovnání valenčního chování dvou skupin deverbativních substantiv odvozených od sloves s dativní valencí, a to substantiv dávání a substantiv mluvení.
Full Tagging of Real Data Using Memory-Based Learning
Úplné značkování reálných dat s použitím učení založeného na paměti
Year: 2005
Authors: Jiří Mírovský

Abstract (English):
The memory-based learning belongs to so-called lazy methods of generalization. The training data are only stored in the memory and during the testing, the most similar examples are retrieved. We use this method for the morphological disambiguation of Czech and show the first results.

Abstract (Czech):
Učení založené na paměti (memory-based learning) patří k tzv. líným (lazy) metodám generalizace. Trénovací data jsou pouze zapamatována a během testování se mezi nimi hledají co nejpodobnější příklady. Tuto metodu používáme k disambiguaci morfologického značkování češtiny a ukazujeme první výsledky.
Prague Dependency Treebank and its accessibility by the search tool Netgraph
Pražský závislostní korpus a jeho dostupnost pomocí vyhledávacího programu Netgraph
Year: 2005
Authors: Jiří Mírovský

Abstract (English):
The Prague Dependency Treebank belongs to the most advanced linguistically annotated corpora in the world. It is annotated on three layers of abstraction: morphological, analytical and tectogrammatical. For searching in the corpus, we develop a user-friendly tool called Netgraph. It offers an intuitive interface and most of all, an intuitive query language, along with a comprehensive depicting of the results.

Abstract (Czech):
Pražský závislostní korpus patří k nejvyspělejším jazykově anotovaným korpusům světa. Je anotován na třech rovinách jazykové abstrakce - morfologické, analytické a tektogramatické. K jeho prohledávání vytváříme uživatelsky přítulný nástroj Netgraph, který nabízí intuitivní ovládání a především intuitivní dotazovací jazyk, spolu s přehledným zobrazením výsledku dotazů.
DZ Parser 1.0
DZ Parser 1.0
Year: 2005
Authors: Daniel Zeman

Abstract (English):
Syntactic parser of morphologically tagged Czech text in the CSTS format of the Prague Dependency Treebank.

Abstract (Czech):
Syntaktický analyzátor morfologicky označkovaného českého textu v CSTS formátu Pražského závislostního korpusu.
Improving Parsing Accuracy by Combining Diverse Dependency Parsers
Zvyšování úspěšnosti syntaktické analýzy kombinováním rozličných závislostních parserů
Year: 2005
Authors: Daniel Zeman, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
This paper explores the possibilities of improving parsing results by combining outputs of several parsers. To some ex-tent, we are porting the ideas of Hender-son and Brill (1999) to the world of dependency structures. We differ from them in exploring context features more deeply. All our experiments were con-ducted on Czech but the method is lan-guage-independent. We were able to significantly improve over the best pars-ing result for the given setting, known so far. Moreover, our experiments show that even parsers far below the state of the art can contribute to the total improvement.

Abstract (Czech):
Tento dokument zkoumá možnosti zlepšení výsledků analýzy kombinací výstupů několika parsery. Pro některé ex-stanu, jsme přenášeli myšlenky Hender-syn a Brill (1999), do světa závislosti struktur. Lišíme se od nich v kontextu zkoumání vlastností hlouběji. Všechny naše experimenty byly kon-odváděny na českém, ale metoda je lan-guage-nezávislé. Byli jsme dokázali výrazně zlepšit po pars-ing nejlepší výsledek pro dané nastavení, známé doposud. Navíc naše experimenty ukazují, že i parsery hluboko pod stavem může přispět k celkovému zlepšení.
Manual for Morphological Annotation, Revision for the Prague Dependency Treebank 2.0
Příručka pro morfologické anotace, revize pro Pražský závislostní korpus 2.0
Year: 2005
Authors: Jiří Hana, Daniel Zeman, Jan Hajič, Hana Hanová, Barbora Hladká, Emil Jeřábek

Abstract (English):
The document describes annotation of the Prague Dependency Treebank on the morphological layer. Besides an overview of the morphological tags it also brings information about the tags attached to lemmas. It gives many examples to analyze difficult situations where it is not obvious what tag to use.

Abstract (Czech):
Dokument popisuje anotace Pražského závislostního korpusu na morfologické rovině. Vedle přehledu morfologických značek přináší také informace o značkách připojených k lemmatům. Na řadě příkladů rozebírá sporné situace, kde není na první pohled jasné, jakou značku zvolit.
Speech Recognition of Czech - Inclusion of Rare Words Helps
Rozpoznávání řeči v češtině – zahrnutí řídkých slov pomáhá
Year: 2005
Authors: Petr Podveský, Pavel Machek

Abstract (English):
Large vocabulary continuous speech
recognition of inflective languages, such
as Czech, Russian or Serbo-Croatian, is
heavily deteriorated by excessive out of
vocabulary rate. In this paper, we tackle
the problem of vocabulary selection, language
modeling and pruning for inflective
languages. We show that by explicit
reduction of out of vocabulary rate we
can achieve significant improvements
in recognition accuracy while almost
preserving the model size. Reported
results are on Czech speech corpora.

Abstract (Czech):
Rozpoznávání souvislé řeči s rozsáhlým slovníkem flexivních jazyků jako čeština, ruština nebo srbochorvatšitna je silně negativně ovlivněno vysokým výskytem neznámých slov. V tomto článku řešíme problém výběru slovníku, jazykového modelování a prořezávání pro flexivní jazyky.
Non-Projective Dependency Parsing using Spanning Tree Algorithms
Neprojektivní závislostní syntaktická analýza s použitím algoritmů kostry
Year: 2005
Authors: Ryan McDonald, Fernando Pereira, Kiril Ribarov, Jan Hajič

Abstract (English):
We formalize weighted dependency parsing as searching for maximum spanning trees (MSTs) in directed graphs. Using this representation, the parsing algorithm of Eisner (1996) is sufficient for searching over all projective trees in O(n3) time. More surprisingly, the representation is extended naturally to non-projective parsing using Chu-Liu-Edmonds (1965, 1967) MST algorithm, yielding an O(n2) parsing algorithm.

Abstract (Czech):
Závislostní syntaktickou analýzu (parsing) formalizujeme jako hledání maximální kostry v orientovaném grafu. Při této reprezentaci lze použít Eisnerův (1996) algoritmus pro prohledání všech projektivních stromů v čase O(n3). Překvapivě lze tuto reprezentaci přirozeně rozšířit na neprojektivní analýzu pomocí algoritmu Chu-Liu-Edmonds (1965, 1967). Výsledný algoritmus má složitost O(n2).
Rooted trees for dependency parsing
Kořenové stromy a závislostní parsing
Year: 2005
Authors: Kiril Ribarov

Abstract (English):
The paper presents rooted trees and their usage for dependency parsing of Czech, including a summary of experiments that demonstrate the error/success rate of the resulting dependency trees.

Abstract (Czech):
Tento článek prezentuje metodu kořenových stromů a její využití pro závislostní parsing češtiny včetně souhrnu experimentů, které přibližují chybovost, popřípadě úspěšnost takto získaných závislostních stromů.
Annotations on tectogrammatical level of Prague Dependency treebank.(Instructions for annotators)
Anotace na tektogramatické rovině Pražského závislostního korpusu. Anotátorská příručka
Year: 2005
Authors: Marie Mikulová, Alevtina Bémová, Jan Hajič, Eva Hajičová, Jiří Havelka, Veronika Kolářová, Markéta Lopatková, Petr Pajas, Jarmila Panevová, Magda Razímová, Petr Sgall, Jan Štěpánek, Zdeňka Urešová, Kateřina Veselá, Zdeněk Žabokrtský, Lucie Kučová

Abstract (English):
This technical document provides detailed documentation of the Prague Dependency Treebank, version
2.0 (PDT 2.0). It includes a detailed complex description of the rules that have been used so far for
the annotation of Czech sentences on the tectogrammatical layer both in linguistic and technical respect.
The annotated data do not always reflect the described state of the rules precisely, therefore the technical
document includes also a detailed description of the tectogrammatical trees that are annotated in
PDT 2.0.

Abstract (Czech):
Tato technická zpráva je dokumentací k Pražskému závislostnímu korpusu verze 2.0 (PDT 2.0). Obsahuje
podrobný komplexní popis dosavadních pravidel anotování českých vět na tektogramatické rovině,
a to především po stránce lingvistické, ale i po stránce technické. Anotovaná data neodráží vždy přesně
popisovaný stav pravidel anotace, proto je v technické zprávě zahrnut i co nejpřesnější popis anotovaných
tektogramatických stromů v korpusu PDT 2.0.
Formal Specification of Underlying Structure for NL Description
Formální specifikace podkladové struktury pro popis přirozeného jazyka
Year: 2005
Authors: Markéta Lopatková

Abstract (English):
In this article a new formal model of underlying representation of natural language is provided. As a background, Functional Generative Description of Czech is used. We aim at clear and comprehensive introduction of main ideas published by Vl. Petkevič in the article A New Formal Specification of Underlying Structures, Theoretical Linguistics, vol. 21, No.1, 1995.

Abstract (Czech):
V tomto textu chceme čtenáře seznámit s možností formálního zavedení podkladové reprezentace
přirozeného jazyka, tedy s reprezentací, která zachycuje jazykový význam. Vycházíme přitom
z Funkčního generativního popisu, což je stratifikační, závislostně orientovaný popis češtiny. Přibližujeme zde přístupnou formou hlavní myšlenky článku Vl. Petkeviče A New Formal Specification of Underlying
Structures, který vyšel v časopise Theoretical Linguistics, vol. 21, No.1 v roce 1995.
Valency Lexicon of Czech Verbs VALLEX: Recent Experiments with Frame Disambiguation
Valenční slovník českých sloves VALLEX: Nedávné experimenty se zjednoznačněním rámců
Year: 2005
Authors: Markéta Lopatková, Ondřej Bojar, Jiří Semecký, Václava Benešová, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
VALLEX is a linguistically annotated lexicon aiming at a~description of syntactic
information which is supposed to be useful for NLP. The lexicon contains roughly 2500 manually annotated Czech verbs with over 6000 valency frames (summer 2005). In this paper we introduce VALLEX and describe an experiment where VALLEX frames were assigned to 10,000 corpus
instances of 100 Czech verbs -- the pairwise inter-annotator agreement reaches 75%.
The part of the data where three human annotators agreed were used for an automatic word sense disambiguation task, in which we achieved the precision of 78.5%.

Abstract (Czech):
VALLEX je slovník sloves zaměřený na popis syntaktické informace užitečné pro NLP. Slovník obsahuje asi 2500 ručně anotovaných českých sloves s více než 6000 valenční rámce (léto 2005). V tomto příspěvku je představen VALLEX a popsán experiment, kde byl pomocí jednotlivých rámcům VALLEXu anotován korpus 10.000 instancí 100 českých sloves - mezianotátorská shody činila 75%. Část dat byla použita pro WSD, tedy pro automatické přiřazování významu, ve kterém jsme dosáhli úspěšnosti 78,5%.
Modeling syntax of Free Word-Order Languages: Dependency Analysis By Reduction
Modelování syntaxe jazyků s volným slovosledem: redukční závislostní analýza
Year: 2005
Authors: Markéta Lopatková, Martin Plátek, Vladislav Kuboň

Abstract (English):
This paper explains the principles of dependency analysis by reduction and its correspondence to the notions of dependency and dependency tree. The explanation is illustrated by examples from
Czech, a language with a relatively high degree of word-order freedom. The paper sums up the basic features of methods of dependency syntax. The method serves as a basis for the verification (and explanation) of the adequacy of formal and
computational models of those methods.

Abstract (Czech):
Tento příspěvek vysvětluje principy závislostní redukční analýzy a její vztah závislostem a závislostním stromům. Závislostní redukční analýzu dokládá českými příklady charakteristickými slovoslednou volností. příspěvek shrnuje základní prvky metody závislostní syntaxe. Tato metoda slouží jako základ pro ověřování (a vysvětlení) přiměřenosti formální a výpočetních modelů z těchto metod.
Anaphora in Czech: Large Data and Experiments with Automatic Anaphora
Anafora v češtině: velká data a pokusy s automatickou anaforou
Year: 2005
Authors: Lucie Kučová, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
The aim of this paper is two-fold. First, we want to present a part of the annotation scheme of the Prague Dependency Treebank 2.0 related to the annotation of coreference on the tectogrammatical layer of sentence representation (more than 45,000 textual and grammatical coreference links in almost 50,000 manually annotated Czech sentences). Second, we report a new pronoun resolution system developed and tested using the treebank data, the success rate of which is 60.4 %.

Abstract (Czech):
V článku je popsáno anotační schéma koreference v Pražském závislostním korpusu. Dále je popsán a vyhodnocen nový systém na vyhledávání antecedentů osobních zájmen.
Topic-focus articulation and anaphoric relations: A corpus based probe
Aktuální členění věty a anaforické vztahy: výzkum na korpusu
Year: 2005
Authors: Lucie Kučová, Kateřina Veselá, Eva Hajičová, Jiří Havelka

Abstract (English):
A dependency based annotated corpus of Czech is used for testing several hypotheses
concerning topic/focus of the sentence.

Abstract (Czech):
Pražský závislostní korpus je využit k testování hypotéz o diskurzních vztazích, především v oblastio anafor.
Meanings of Morphological Categories on the Tectogrammatical Level
Významy morfologických kategorií na tektogramatické rovině
Year: 2005
Authors: Magda Razímová

Abstract (English):
In the contribution, the work on the system of grammatemes (mostly semantically-oriented counterparts of morphological categories such as number, degree of comparison, or tense) is presented, The concept of grammatemes was introduced in Functional Generative Description, and is now further elaborated in the context of Prague Dependency Treebank 2.0.

Abstract (Czech):
V příspěvku představujeme systém gramatémů, který byl koncipován ve Funkčním generativním popisu a dále rozpracován při anotaci Pražského závislostního korpusu 2.0 (PDT 2.0).
Morphological Meanings in the Prague Dependency Treebank 2.0
Morfologické významy v Pražském závislostním korpusu 2.0
Year: 2005
Authors: Magda Razímová, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
In this paper we report our work on the system of grammatemes (mostly semantically-oriented counterparts of morphological categories such as number, degree of comparison, or tense), the concept of which was introduced in Functional Generative Description, and is now further elaborated in the context of Prague Dependency Treebank 2.0. We present also a new hierarchical typology of tectogrammatical nodes.

Abstract (Czech):
V příspěvku je představen systém gramatémů, který byl koncipován ve Funkčním generativním popisu a rozpracován při anotaci Pražského závislostního korpusu 2.0 (PDT 2.0). Gramatémy jsou nejčastěji významové protějšky morfologických kategorií, např. kategorie čísla nebo času.
Application of Backpropagation in Morphological Tagging for Czech
Aplikace zpětné propagace v morfologickém značkování češtiny
Year: 2005
Authors: Petr Němec

Abstract (English):
Morphological tagging is an important problem in the area of computational linguistics as it underlies other crucial tasks such as syntactic parsing and machine translation. Nowadays, the problem is being most commonly solved by a statistical approach. Artificial neural networks (ANN) represent another promising approach to this kind of problems for which the exact algorithmic solution is unknown or not efficient enough. In this paper we present the results obtained by application of the well-known backpropagation (BP) neural network in several types of experiments. We have focused on the Czech morphology, because its morphological system is very rich and no experiments concerning application of artificial neural networks have been carried out for this language. First, we have verified on a set of preliminary experiments that the neural network is capable of capturing the Czech morphology, which, secondly, served also for determination of appropriate network and context parameters. Thirdly, we have used neural networks for a voting experiment. The aim of the voting experiment was to select the correct tag (if present) from the outputs of two statistical taggers, the Markov model tagger and the Featurebased tagger. In this experiment, BP showed higher tagging precision (93,56%) than any of the input statistical methods (92,74%, 92,58%) and exceeded even the currently best available statistical result (93,47%). BP has proved to be a worthy post-processing tool that is able to perform implicit evaluation on complementary aspects of different statistical approaches.

Abstract (Czech):
Morfologické značkování je důležitý problém v oblasti počítačové lingvistiky, protože na něm staví další významné úlohy jako syntaktická analýza a strojový překlad. V současnosti se tento problém nejčastěji řeší statisticky. Další slibnou metodou jsou umělé neuronové sítě (ANN). V článku prezentujeme výsledky aplikace známé zpětné propagace (BP) na několik druhů experimentů.
Making the Good Taggers Even Better: Application of Artificial Neural Networks in Morphological Tagging of Czech
Jak udělat dobré taggery ještě lepší: aplikace umělých neuronových sítí v morfologickém značkování češtiny
Year: 2005
Authors: Petr Němec, Kiril Ribarov

Abstract (English):
Morphological tagging is an important problem in the area of computational linguistics as it underlies other crucial tasks such as syntactic parsing and machine translation. Nowadays, the problem is being most commonly solved by a statistical approach. Artificial neural networks (ANN) represent another promising approach to this kind of problems for which the exact algorithmic solution is unknown or not efficient enough. In this paper we present the results obtained by application of the well-known backpropagation (BP) neural network in several types of experiments. We have focused on the Czech morphology, because its morphological system is very rich and no experiments concerning application of artificial neural networks have been carried out for this language. First, we have verified on a set of preliminary experiments that the neural network is capable of capturing the Czech morphology, which, secondly, served also for determination of appropriate network and context parameters. Thirdly, we have used neural networks for a voting experiment. The aim of the voting experiment was to select the correct tag (if present) from the outputs of two statistical taggers, the Markov model tagger and the Feature-based tagger. In this experiment, BP showed higher tagging precision (93.56%) than any of the input statistical methods (92.74%, 92.58%) and exceeded even the currently best available statistical result (93.47%). BP has proved to be a worthy post-processing tool that is able to perform implicit evaluation on complementary aspects of different statistical approaches.

Abstract (Czech):
Morfologické značkování je důležitý problém v oblasti počítačové lingvistiky, protože je předstupněm pro další zásadní úlohy jako syntaktickou analýzu a strojový překlad. V současné době je nejčastěji řešen statistickými metodami. Jiný slibný přístup k tomuto druhu problémů, pro které není známo nebo není dostatečně efektivní exaktní algoritmické řešení, představují umělé neuronové sítě (ANN). V tomto článku prezentujeme výsledky aplikace neuronových sítí s "backpropagation" (BP) na pokusy několika druhů.
Valency and Semantic Features of Verbs
Valence a sémantické rysy sloves
Year: 2005
Authors: Václava Benešová

Abstract (English):
In the contribution, different approaches to verb classification are characterized. We briefly describe valency theory of Functional Generative Description that provides the theoretical background for valency lexicon VALLEX. The basic criteria for classifying verbs from the valency lexicon VALLEX are formulated. Some illustrative instances of delimitation of classes such as communication, mental action, perception, exchange and providing are introduced in this paper.

Abstract (Czech):
Tento příspěvek představuje různé přístupy k sémantické klasifikaci sloves. Vychází z Funkčního generativního popisu, který představuje teoretický rámec valenčního slovníku VALLEX, a pokouší se formulovat základní kritéria pro vymezení syntakticko-sémantických tříd sloves. Tento přístup je demonstrován na příkladech některých slovesných tříd, jako jsou slovesa mluvení, myšlení, vnímání nebo výměny.
Automatic assignment of Frame Semantics using Syntax-Semantics Interface in LFG
Automatické přiřazování sémantických rámců s pomocí syntakticko-sémantického rozhraní v LFG
Year: 2005
Authors: Jiří Semecký

Abstract (English):
The article discusses methods that can be used to automatically assign semantic frames using the Syntax-Semantics Interface in Lexical Functional Grammars.

Abstract (Czech):
Článek pojednává o metodách, kterými lze automaticky přiřazovat sémantické rámce pomocí syntakticko-sémantického rozhraní v lexikálních funkčních gramatikách.