ufal/bilingual-abstracts-corpus huggingface dataset:
Depfix Manual
Manuál Depfixu
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
The manual gives instructions on installing and running Depﬁx, our open-source tool for automatic post-editing of machine translation. We cover the steps required to use Depﬁx to process your own data. The manual also contains a description of the Depﬁx pipeline, including instructions that will enable you to modify the operation of Depﬁx.

Abstract (Czech):
Manuál podává instrukce pro instalaci a běh Depﬁxu, našeho open-source nástroje pro automatickou post-editaci strojového překladu. V dokumentu pokrýváme kroky potřebné k užití Depﬁxu pro zpracování Vašich vlastních dat. Manuál také obsahuje popis Depﬁxové pajplajny, včetně instrukcí, které vám umožní změnit fungování Depﬁxu.
Depfix, a Tool for Automatic Rule-based Post-editing of SMT
Depfix, nástroj pro automatickou pravidlovou post-editaci SMT
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
We present Depfix, an open-source system for automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs. Depfix employs a range of natural language processing tools to obtain analyses of the input sentences, and uses a set of rules to correct common or serious errors in machine translation outputs. Depfix is currently implemented only for English-to-Czech translation direction, but extending it to other languages is planned.

Abstract (Czech):
Představujeme Depfix -- open-souce systém pro automatickou post-editaci výstupů frázového strojového překladu. Depfix zapojuje řadu nástrojů pro automatické zpracování přirozeného jazyka, pomocí nichž získává rozbor vstupních vět, a používá sadu pravidel pro opravu závažných chyb či chyb obvyklých ve výstupech strojových překladačů. Depfix je momentálně implementován pouze pro překladový směr z angličtiny do češtiny, ale v plánu je jeho rozšíření na další jazyky.
Depfix, Automatic Post-editing of SMT
Depfix, automatická post-editace SMT
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Depfix is an open-source system for automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs. Depfix employs a range of natural language processing tools to obtain analyses of the input sentences, and uses a set of rules to correct common or serious errors in machine translation outputs. Depfix is currently implemented only for English-to-Czech translation direction.

Abstract (Czech):
Depfix je open-souce systém pro automatickou post-editaci výstupů frázového strojového překladu. Depfix zapojuje řadu nástrojů pro automatické zpracování přirozeného jazyka, pomocí nichž získává rozbor vstupních vět, a používá sadu pravidel pro opravu závažných chyb či chyb obvyklých ve výstupech strojových překladačů. Depfix je momentálně implementován pouze pro překladový směr z angličtiny do češtiny.
Depfix: Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs
Depfix: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Depfix je systém pro samočinnou post-edititaci výstupů frázových strojových překladů z angličtiny do češtiny, založený na jazykovědných znalostech. Nejprve jsme rozebrali druhy chyb, kterých se dopouští typický strojový překladač. Poté jsme vytvořili sadu pravidel a statistickou komponentu, které opravují takové chyby, které jsou běžné nebo závažné a může přicházet v úvahu jejich oprava pomocí našeho přístupu. Používáme řadu nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka, které nám poskytují rozbor vstupních vět. Navíc jsme reimplementovali závislostní analyzátor a několika způsoby jej upravili pro provádění rozboru výstupů statistických strojových překladačů. Provedli jsme automatická i ruční vyhodnocení, která potvrdila, že kvalita překladů se zpracováním v našem systému zlepšuje.

Abstract (Czech):
Depfix is a system for automatic post-editing of phrase-based English-to-Czech machine translation outputs, based on linguistic knowledge. We analyzed the types of errors that a typical machine translation system makes, and created a set of rules and a statistical component that correct some of the errors. We use a range of natural language processing tools to provide us with analyses of the input sentences. Moreover, we reimplemented the dependency parser and adapted it in several ways to parsing of statistical machine translation outputs. We performed both automatic and manual evaluations which confirmed that our system improves the quality of the translations.
Depfix: How to do machine translation better than Google Translate
Depfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
A popularization talk about Statistical machine translation and Automatic post-editing for the participants of Czech Linguistics Olympics.

Abstract (Czech):
Popularizační přednáška pro účastníky České lingvistické olympiády. Jak funguje frázový statistický strojový překlad, jaké má problémy, a jak se dají opravovat Depfixem, systémem pro automatickou post-editaci.
Fairytale child
Pohádkové dítě
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Fairytale Child is a simple chatbot trying to simulate a curious child. It asks the user to tell a fairy tale, often interrupting to ask for details and clarifications. However, it remembers what it was told and tries to show it if possible.  The chatbot can communicate in Czech and in English. It analyzes the morphology of each sentence produced by the user with natural language processing tools, tries to identify potential questions to ask, and then asks one. A morphological generator is employed to generate correctly inflected sentences in Czech, so that the resulting sentences sound as natural as possible.

Abstract (Czech):
Pohádkové dítě je jednoduchý chatbot, simulující zvídavé dítě. Požádá uživatele, aby mu vyprávěl pohádku, ale často ho přerušuje, aby se zeptal na detaily a vysvětlení. Pamatuje si ale, co mu uživatel řekl, a snaží se to pokud možno dát najevo.  Chatbot umí komunikovat česky a anglicky. Analyzuje tvarosloví každé uživatelovy věty pomocí NLP nástrojů, pokusí se nalézt chodnou otázku, a tu pak položí. Aby tvořené české věty zněly co nejpřirozeněji, využívá se pro skloňování tvaroslovný generátor.
Fairytale Child Chatbot
Chatbot Pohádkové dítě
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Fairytale Child (Pohádkové dítě) is a simple chatbot trying to simulate a
curious child. It asks the user to tell a fairy tale, often interrupting to
ask for details and clarifications. However, it remembers what it was told and
tries to show it if possible.
The chatbot can communicate in Czech and in English. It analyzes the
morphology of each sentence produced by the user with natural language
processing tools, tries to identify potential questions to ask, and then asks
one. A morphological generator is employed to generate correctly inflected
sentences in Czech, so that the resulting sentences sound as natural as possible.

Abstract (Czech):
Pohádkové dítě (Fairytale Child) je jednoduchý chatbot, snažící se napodobovat zvídavé dítě. Žádá uživatele, aby mu vyprávěl pohádku, a často jej přerušuje, aby se zeptal na podrobnosti či si ujasnil některé věci. Pamatuje si nicméně, co mu bylo řečeno, a snaží se to dát pokud možno najevo. 
Chatbot umí komunikovat česky a anglicky. Analyzuje morfologii každé věty, kterou uživatel zadal, za pomoci nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka, snaží se rozpoznat potenciální otázky, na které by se mohl zeptat, a poté jednu z nich uživateli položí. Ke stvoření správně vyskloňované české věty se používá morfologický generátor.
How to do machine translation better than Google Translate
Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
How Google Translate works, why it doesn't use a dictionary, but uses phrases from the internet instead, what problems it has.
How it can be done in a better way, which was the topic if my diploma thesis, and why it is sometimes useful for a programmer to know Czech grammar.

Abstract (Czech):
Jak funguje Google Translate, proč nepoužívá slovník ale fráze z internetu, jaké má problémy.
Jak to jde dělat lépe, což řeší moje diplomová práce, a proč se programátorovi někdy hodí znát českou gramatiku.
MSTperl parser
MSTperl parser
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
MSTperl is a Perl reimplementation of the MST parser of Ryan McDonald, with several additional advanced functions, such as support for parallel features.

Abstract (Czech):
MSTperl je Perlovou reimplementací MST parseru  Ryana McDonalda, s několika pokročilými funkcemi navíc, jako je podpora pro paralelní rysy.
Presenting our translation system
Představení našeho překladového systému
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Presentation of the Chimera translation system, especially Moses and TectoMT systems. Individual steps, inputs and outputs, shown on a concrete example.

Abstract (Czech):
Představení překladového systému Chiméra, zejména systémů Moses a TectoMT. Jednotlivé kroky, vstupy a výstupy, předvedeno na konkrétním příkladu.
Terminal-based CoNLL-file viewer
Terminálový zobrazovač souborů CoNLL
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
Snadný způsob prohlížení souborů ve formátu CoNLL ve vašem terminálu. Rychlý a textový.

Abstract (Czech):
A simple way of browsing CoNLL format files in your terminal. Fast and text-based.
Using a Collection of Many Treebanks for Exploring the Structure of Natural Language Sentences
Využití sbírky mnoha závislostních korpusů pro odhalování struktury vět přirozeného jazyka
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa

Abstract (English):
There is a collection of 30 treebanks (HamleDT) and more treebanks exist, but there are about 7000 languages in the world, and it seems impractical to build treebanks for all of these. Therefore, I propose to explore the possibilities of semi-supervised parsing (probably via multisource projection). Also, I suggest generally adding more fuzziness to input features (especially morphological tags).

Abstract (Czech):
Existuje sbírka 30 závislostních korpusů (HamleDT) a existují i další závislostní korpusy; avšak na světě je kolem 7000 jazyků, a budovat závislostní korpus pro každý z nich se zdá být nepraktickým. Proto navrhuji prozkoumat možnosti částečně řízeného závislostního větného rozboru (pravděpodobně pomocí promítnutí z více zdrojů). Taktéž navrhuji obecně použití mlhavějších vstupních rysů (zejména tvaroslovných značek).
HamleDT 2.0: Thirty Dependency Treebanks Stanfordized
HamleDT 2.0: Třicet závislostních korpusů stanfordizováno
Year: 2014
Authors: Rudolf Rosa, Jan Mašek, David Mareček, Martin Popel, Daniel Zeman, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
We present HamleDT 2.0 (HArmonized Multi-LanguagE Dependency Treebank). HamleDT 2.0 is a collection of 30 existing treebanks harmonized into a common annotation style, the Prague Dependencies, and further transformed into Stanford Dependencies, a treebank annotation style that became popular recently.

We use the newest basic Universal Stanford Dependencies, without added language-specific subtypes. We describe both of the annotation styles, including adjustments that were necessary to make, and provide details about the conversion process. We also discuss the differences between the two styles, evaluating their advantages and disadvantages, and note the effects of the differences on the conversion.

We regard the stanfordization as generally successful, although we admit several shortcomings, especially in the distinction between direct and indirect objects, that have to be addressed in future.

We release part of HamleDT 2.0 freely; we are not allowed to redistribute the whole dataset, but we do provide the conversion pipeline.

Abstract (Czech):
Představujeme HamleDT 2.0 (HArmonized Multi-LanguagE Dependency Treebank). HamleDT 2.0 je sbírka 30 existujících závislostních korpusů, harmonizovaných do společného anotačního stylu – Pražských závislostí – a dále transformovaných do Stanfordských závislostí – anotačního stylu, který se v nedávné době stal oblíbeným.

Používáme nejnovější základní Universal Stanford Dependencies, bez dodaných jazykově specifických subtypů. Popisujeme oba anotační styly, včetně úprav, které bylo nutné provést, a poskytujeme detaily o procesu konverze. Diskutujeme též rozdíly mezi těmito dvěma styly, vyhodnocujíce jejich výhody a nevýhody, a zmiňujeme vliv těchto rozdílů na konverzi.

Stanfordizaci obecně považujeme za úspěšnou, přestože uznáváme několik nedostatků – zejména v rozlišení přímých a nepřímých předmětů – kterým je nutné v budoucnosti věnovat pozornost.

Část HamleDT 2.0 volně zveřejňujeme; nemáme svolení k redistribuci celé datové sady, ale poskytujeme nástroje pro konverzi.
Cross-lingual Coreference Resolution of Pronouns
Mezijazyčné rozpoznávání koreference zájmen
Year: 2014
Authors: Michal Novák, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
This work is, to our knowledge, a first attempt at a machine learning approach to cross-lingual
coreference resolution, i.e. coreference resolution (CR) performed on a bitext. Focusing on CR of English pronouns, we leverage language differences and enrich the feature set of a standard monolingual CR system for English with features extracted from the Czech side of the bitext. Our work also includes a supervised pronoun aligner that outperforms a GIZA++ baseline in terms of both intrinsic evaluation and evaluation on CR. The final cross-lingual CR system has successfully outperformed both a monolingual CR and a cross-lingual projection system.

Abstract (Czech):
Tato práce je prvním pokusem o mezijazyčné rozpoznávaní koreference metodami strojového učení.
A Trilingual Learner Corpus illustrating European Reference Levels
Trojjazyčný žákovský korpus ilustrující CEFR
Year: 2014
Authors: Andrea Abel, Katrin Wisniewski, Lionel Nicolas, Adriane Boyd, Jirka Hana, Detmar Meurers

Abstract (English):
Since its publication in 2001, the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) has gained a leading role as an instrument of reference for language teaching and certification and for the development of curricula. Nonetheless, there is a growing concern about CEFR reference levels being insufficiently illustrated in terms of authentic learner data, leaving practitioners without comprehensive empirical characterizations of the relevant distinctions. This is particularly the case for languages other than English (cf. e.g. Hulstijn 2007, North 2000). The MERLIN project addresses this demand to illustrate and validate the CEFR levels for Czech, German and Italian by developing a didactically motivated online platform that enables CEFR users to explore authentic written learner productions. The core of the multilingual online platform is a trilingual learner corpus composed of roughly 200 learner texts per CEFR level, produced in standardized language certifications validly related to the CEFR, covering the levels A1-C1. The aim of this paper is to both present the MERLIN project with the motivation behind and its corpus and to discuss its current state.

Abstract (Czech):
Od publikace v roce 2011, ziskala CEFR vedoucí úlohu ve výuce a certifikaci cizích jazyků. Bohužel jednotlivé úrovně CEFR nejsou dostatečně ilustrovány. Cílem projektu Merlin je vyřešit tento problém pro češtinu, němčinu a italštinu.
Observations and Lessons Learnt from Non Health Professionals Evaluating a Health Search Engine
Pozorování a poznatky z evaluace  vyhledávacího nástroje o zdraví určeného pro laickou veřejnost
Year: 2014
Authors: Natalia Pletneva, Zdeňka Urešová, Jean-Jacques Altman, Nicolas Postel Vinay, Patrice Degoulet, Jan Hajič, Célia Boyer

Abstract (English):
This article presents the results of one of the stages of the user-centered evaluation conducted in a framework of the EU project Khresmoi. In a controlled environment, users were asked to perform health-related tasks using a search engine specifically developed for trustworthy online health information. Twenty seven participants from largely the Czech Republic and France took part in the evaluation. All reported overall a positive experience, while some features caused some criticism. Learning points are summed up regarding running such types of evaluations with the general public and specifically with patients.

Abstract (Czech):
Článek popisuje výsledky evaluace vyhledávacího nástroje vyvinutého v rámci projektu Khresmoi. Evaluace byla zaměřena na laickou veřejnost v ČR a ve Francii.
Multilingual Dependency Parsing: Using Machine Translated Texts instead of Parallel Corpora
Vícejazyčný Závislost analýze: Použití stroje přeloženy texty místo Paralelní korpusy
Year: 2014
Authors: Loganathan Ramasamy, David Mareček, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
This paper revisits the projection-based approach to dependency grammar induction task.
Traditional cross-lingual dependency induction tasks one way or the other, depend on the existence
of bitexts or target language tools such as part-of-speech (POS) taggers to obtain reasonable
parsing accuracy. In this paper, we transfer dependency parsers using only approximate
resources, i.e., machine translated bitexts instead of manually created bitexts. We do this by
obtaining the the source side of the text from a machine translation (MT) system and then apply
transfer approaches to induce parser for the target languages. We further reduce the need
for the availability of labeled target language resources by using unsupervised target tagger.
We show that our approach consistently outperforms unsupervised parsers by a bigger margin
(8.2% absolute), and results in similar performance when compared with delexicalized transfer
parsers.

Abstract (Czech):
Tento dokument se vrací k přístupu projekce založené na závislost gramatiky indukční úkol. 
Tradiční cross-kulturní závislost indukční úkoly jeden tak či onak, závisí na existenci 
z bitexts nebo cílového jazyka nástrojů, jako je část-of-speech (POS) značkovače, abychom získali přiměřenou analýze přesnosti. V tomto článku jsme se přenést závislost analyzátory pomocí pouze orientační zdroje, tj, stroje přeloženy bitexts namísto ručně vytvořených bitexts. Děláme to tak, 
získání zdrojového stranu textu ze strojového překladu (MT) systém a pak použít Přenos přístupy k vyvolání analyzátor pro cílové jazyky. Dále snižují potřebu Informace o dostupnosti značených cílového jazyka zdrojů pomocí voze cílové tagger. 
Ukázali jsme, že náš přístup stále překonává bez dozoru analyzátory o větší rozpětí 
(8,2% absolutní), a výsledky v podobném provedení, kdy ve srovnání s delexicalized převodem 
analyzátory.
Cross-lingual dependency transfer with harmonized Indian language treebanks
Cross - kulturní přenos závislost s harmonizovanými indických jazyků stromových korpusů.
Year: 2014
Authors: Loganathan Ramasamy, Zdeněk Žabokrtský

Abstract (English):
One of the most important aspect of cross-lingual dependency transfer 
is how different annotation styles which often underestimate the parsing accuracy are handled. 
The emerging trend is that the annotation style of different language treebanks can be 
harmonized into one style and the cumbersome manual transformation rules thus can be avoided.
In this paper, we use harmonized treebanks (POS tagsets and dependency structures of original 
treebanks mapped to a common style)  for inducing dependencies in a cross-lingual setting. 
We transfer dependencies using delexicalized parsers that use harmonized version of the original treebanks. 
We apply this approach to five Indian languages (Hindi, Urdu, Telugu, Bengali and Tamil) and show that
best performance can be obtained in delexicalized parsing when the transfer takes place from Indian language (IL) to IL treebanks.

Abstract (Czech):
Jedním z nejdůležitějších aspektů cross-kulturní přenos závislostí 
je to, jak různé anotace styly, které často podceňují přesnost syntaktické jsou zpracovány. 
Novým trendem je, že styl anotace různých jazykových stromových korpusů může být
harmonizovány do jednoho stylu, a tak se lze vyhnout těžkopádné pravidla manuální transformace. 
V tomto článku budeme používat harmonizované stromových korpusů (POS tagsets a závislost struktury původní 
stromových korpusů mapované do společného stylu) pro vyvolání závislosti na nastavení cross-kulturní. 
Nabízíme převod závislostí pomocí delexicalized analyzátory, které používají harmonizované verze původních stromových korpusů. 
Tento přístup aplikovat na pět indických jazyků (Hindština, Urdu, Telugu, bengálský a Tamil) a ukazují, že 
Nejlepšího výkonu lze získat delexicalized analýze, kdy dojde k přemístění z indického jazyka (IL) na IL stromových korpusů.
ShARe/CLEF eHealth Evaluation Lab 2014, Task 3: User-centred health information retrieval
ShARe/CLEF eHealth Evaluation Lab 2014, Úloha 3:  Uživatelská evaluace vyhledávání informací v oblasti zdraví
Year: 2014
Authors: Lorraine Goeuriot, Liadh Kelly, Wei Li, João Palotti, Pavel Pecina, Guido Zuccon, Allan Hanbury, Gareth J.F. Jones, Henning Müller

Abstract (English):
This paper presents the results of task 3 of the ShARe/CLEF eHealth Evaluation Lab 2014 focused on user-centred health information retrieval.

Abstract (Czech):
Tento článek prezentuje výsledky úlohy 3 z ShARe/CLEF eHealth Evaluation Lab 2014 zaměřené na 
uživatelskou evaluace vyhledávání informací v oblasti zdraví
Test Your Bot: user simulator framework
Test Your Bot:: framework pro simulaci uživatelů
Year: 2014
Authors: Lukáš Žilka, Filip Jurčíček

Abstract (English):
Test Your Bot (teyb) is a framework for testing dialog systems over the internet against a shared collection of user simulators.

Features:

Written in Django & Python & AngularJS
Web interface
Task creation
Team registration
Statistics
REST API for communication

Abstract (Czech):
Test Your Bot (teyb) je framework pro testování dialogových systémů přes internet proti sdíleným simulátorům uživatele.
Statistical Recognition of References in Czech Court Decisions
Statistiké rozpoznávaní referencí v českých soudních rozhodnutích
Year: 2014
Authors: Vincent Kríž

Abstract (English):
We address the task of reference detection and classification in Czech court decisions. This task is a typical named-entity recognition task where the entities are references (links) to other documents. We apply a supervised machine learning approach, namely Hidden Markov Models. A supervised methodology requires manual annotation of training data so we annotated 300 court decisions.

Abstract (Czech):
Prezentace aplikace JTagger, která detekuje reference v českých soudních rozhodnutích. Tento úkol chápeme jako typický úkol pro identifikaci jmenných entit, kde entity jsou reference (odkazy) na jiné dokumenty. Aplikujeme přístupy strojového učení s učitelem, konkrétně skryté Markovovy modely. Protože metody strojového učení s učitelem vyžadují manuálně anotovaná trénovací data, anotovali jsme 300 soudních rozhodnutí.
Statistical Recognition of References in Czech Court Decisions
Statistiké rozpoznávaní referencí v českých soudních rozhodnutích
Year: 2014
Authors: Vincent Kríž

Abstract (English):
We address the task of reference detection and classification in Czech court decisions. This task is a typical named-entity recognition task where the entities are references (links) to other documents. We apply a supervised machine learning approach, namely Hidden Markov Models. A supervised methodology requires manual annotation of training data so we annotated 300 court decisions.

Abstract (Czech):
Aplikace detekuje reference v českých soudních rozhodnutích. Tento úkol chápeme jako typický úkol pro identifikaci jmenných entit, kde entity jsou reference (odkazy) na jiné dokumenty. Aplikujeme přístupy strojového učení s učitelem, konkrétně skryté Markovovy modely. Protože metody strojového učení s učitelem vyžadují manuálně anotovaná trénovací data, anotovali jsme 300 soudních rozhodnutí.