A contradiction between form and function: the specificity of infinitives in selected valency positions

Rozpor mezi formou a funkcí: specifika infinitivu ve vybraných valenčních pozicích

Although the Czech language has two forms of infinitive (active and passive) in its morphological paradigm, infinitive constructions can be found where this opposition is not employed and the active vs. passive interpretation depends on the context. This article focuses on active infinitives which convey meanings primary expressed by passive infinitives. The verbs which govern such infinitives are divided into several classes: (a) potřebovat "to need", zasluhovat "to deserve", (b) verbs of movement, such as poslat "to send", přinést "to bring", odvézt "to take away", (c) žádat "to require", odmítat "to refuse". The competition between the active forms of the infinitive and the analytic passive forms, coreference between the valency members of the governing verbs and the hidden valency member of the infinitive are analyzed. Quantitative insights into how the phenomenon under study is represented in the Czech National Corpus are provided. The article concludes with a terminological proposal to complete the system of functions in the domain of infinitive constructions.

Ačkoli má čeština ve svém morfologickém systému dvě formy infinitivu (aktivní a pasivní), lze nalézt infinitivní konstrukce, kde tato opozice není využita a aktivní vs. pasivní interpretace závisí na kontextu. Tento článek se zaměřuje na aktivní infinitivy, které vyjadřují významy primárně vyjádřené pasivními infinitivy.


Findings of the Second Shared Task on Multilingual Coreference Resolution

Výsledky druhé soutěže ve vícejazyčné analýze koreference

This paper summarizes the second edition of the shared task on multilingual coreference resolution, held with the CRAC 2023 workshop. Just like last year, participants of the shared task were to create trainable systems that detect mentions and group them based on identity coreference; however, this year's edition uses a slightly different primary evaluation score, and is also broader in terms of covered languages: version 1.1 of the multilingual collection of harmonized coreference resources CorefUD was used as the source of training and evaluation data this time, with 17 datasets for 12 languages. 7 systems competed in this shared task.

Článek shrnuje druhý ročník soutěže ve vícejazyčné analýze koreference, která proběhla v rámci workshopu CRAC 2023. Stejně jako v minulém roce museli účastníci vytvořit trénovatelné systémy, které detekují zmínky entit a sloučí je na základě identické koreference; tento ročník nicméně používá částečně odlišné hodnotící skóre a má také širší záběr, pokud jde o zahrnuté jazyky: nyní byla využita mnohojazyčná sbírka harmonizovaných koreferenčních korpusů CorefUD ve verzi 1.1, která obsahuje 17 korpusů pro 12 jazyků. Soutěže se zúčastnilo 7 systémů.

Zdeněk Žabokrtský
Miloslav Konopík
Anna Nedoluzhko
Michal Novák
Maciej Ogrodniczuk
Martin Popel
Ondřej Pražák
Jakub Sido
Daniel Zeman


Supervised Machine Learning for Text Analysis in R by Emil Hvitfeldt and Julia Silge is a volume intended mainly for data scientists and analysts who work with natural language texts. This book should serve as a thorough introduction to text processing and advancement of the application of statistical modeling and prediction with texts using R.

Kniha Řízené strojové učení pro analýzu textu v R od Emila Hvitfeldta a Julie Silge je svazek určený především datovým vědcům a analytikům, kteří pracují s texty v přirozeném jazyce. Tato kniha by měla posloužit jako podrobný úvod do technologií pro zpracování textů a aplikaci statistického modelování textů a predikce s použitím R.


The SynSemClass synonym verb lexicon version 5 investigates, with respect to contextually-based verb synonymy, semantic ‘equivalence’ of Czech, English, Spanish, and German verb senses and their valency behavior in parallel Czech-English, Spanish-English, and German-English language resources. SynSemClass 5 is a multilingual event-type ontology based on classes of synonymous verb senses, complemented with semantic roles and links to existing semantic lexicons. The SynSemClass is not only enriched by an additional number of classes but in the context of content hierarchy, some classes have been merged. Compared to the older version of the lexicon, the novelty is Spanish class members.

SynSemClass lexicon 5.0 zkoumá s ohledem na kontextově založenou slovesnou synonymii, sémantickou „ekvivalenci“ českých, anglických, španělských a německých sloves a jejich valenční chování v paralelních česko-anglických a německo-anglických jazykových zdrojích. SynSemClass 5.0 je vícejazyčná ontologie typu události založená na třídách synonymních významů sloves, doplněná sémantickými rolemi a odkazy na existující sémantické lexikony. Slovník je nejen obohacen o další množství tříd, ale v rámci hierarchizace obsahu byly některé třídy sloučeny. V porovnání se starou verzí obsahuje slovník nově  definice tříd a definice rolí. Kromě již použitých odkazů na položky PDT-Vallex, EngVallex, CzEngVallex, FrameNet, VerbNet, PropBank, Ontonotes a English WordNet pro české a anglické záznamy jsou nové odkazy na německé jazykové lexikální zdroje, jako je Woxikon, E-VALBU a GUP, využívány pro německé slovesné záznamy. Nově je v této verzi přidána španělština.

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Cristina Fernández Alcaina
Jan Hajič


SynSemClass Czech and English Annotation Guidelines

SynSemClass anotační manuál pro češtinu a angličtinu

These guidelines are created as part of the research project ‘Language Understanding: from
Syntax to Discourse’ (LUSyD) and describe the goals, resources, and procedure of the annotation
for Czech and English, included as the two main languages in the multilingual synonym verbal
lexicon SynSemClass. These guidelines cover a new updated and extended version based on
the first annotation guidelines for these two languages as included in the predecessor of the
current SynSemClass, namely in the original bilingual synonym lexicon called CzEngClass. The
SynSemClass lexicon currently comprises four languages: Czech, English, German, and Spanish,
thus allowing a comparison of syntactic-semantic cross-linguistic properties. The lexicon also
provides empirical data relevant to ongoing NLP research.

Tento manuál je vytvořen v rámci výzkumného projektu „Language Understanding: from
Syntax to Discourse“ (LUSyD) a popisuje cíle, zdroje a postup anotace
pro češtinu a angličtinu, zahrnuté jako dva hlavní jazyky ve vícejazyčném synonymu slovního
lexikonu SynSemClass. Tento manuál pokrývá novou aktualizovanou a rozšířenou verzi založenou na
prvních pokynech pro anotace pro tyto dva jazyky  v původním dvojjazyčném lexikonu CzEngClass. Lexikon
SynSemClass v současnosti zahrnuje čtyři jazyky: češtinu, angličtinu, němčinu a španělštinu,
čímž umožňuje srovnání syntakticko-sémantických mezijazykových vlastností. Lexikon také
poskytuje empirická data relevantní pro probíhající výzkum NLP.

Zdeňka Urešová
Cristina Fernández-Alcaina
Eva Fučíková
Jan Hajič


Valency of Czech deverbal and deadjectival nouns and how it is captured in the valency lexicon NomVallex

Valence českých deverbálních a deadjektivních substantiv a její zachycení ve valenčním slovníku NomVallex

Both Czech deverbal and deadjectival nouns are often endowed with valency but they significantly differ in how they reflect active and passive constructions of their motivating predicates: while deverbal nouns derived from transitive verbs may display both the active and the passive syntax (e.g., pacientovo.ACT vnímání vysokého zvuku.PAT, vnímání vysokého zvukuPAT pacientemACT, politikovo.ACT přesvědčování voličů.ADDR, přesvědčování voličůADDR politikemACT), deadjectival nouns use either the active or the passive syntax, not both, typically depending on the derivational type they represent. (e.g., pacientova.ACT vnímavost k vysokému zvuku.PAT, vnímatelnost vysokého zvuku.PAT pacientem.ACT, přesvědčenost voličů.ACT o správnosti.PAT jejich volby, přesvědčitelnost voličů.ADDR, přesvědčivost politika.ACT). This notable difference is explained as a result of the syntactic behavior of the verbs and adjectives the nouns are directly derived from, and of the way the nouns reflect it. The research is based on the substantial amount of data from the NomVallex valency lexicon.

Česká deverbální a deadjektivní abstraktní substantiva sdílejí řadu valenčních vlastností, zásadně se ale liší v tom, zda jejich valenční struktury připouštějí aktivní i pasivní interpretaci, nebo pouze jednu z nich. V přednášce se zaměřím na substantiva přímo nebo nepřímo odvozená ze sloves, konkrétně na deverbální substantiva (např. vnímání, přesvědčování) a substantiva odvozená z různých typů deverbálních adjektiv (např. vnímavost, vnímatelnost, přesvědčenost, přesvědčitelnost, přesvědčivost). Na základě dat z valenčního slovníku NomVallex představím valenční chování charakteristické pro jednotlivé slovotvorné typy zkoumaných substantiv a doložím, že zatímco valenční struktury některých deverbálních substantiv lze spojovat jak s aktivní větnou strukturou základových sloves (např. pacientovo.ACT vnímání vysokého zvuku.PAT, politikovo.ACT přesvědčování voličů.ADDR), tak s jejich pasivní diatezí (např. vnímání vysokého zvuku.PAT pacientem.ACT, přesvědčování voličů.ADDR politikem.ACT), deadjektivní substantiva přebírají buď aktivní, nebo pasivní perspektivu svých základových adjektiv, a to zpravidla v závislosti na konkrétním slovotvorném typu, který reprezentují (srov. pacientova.ACT vnímavost k vysokému zvuku.PAT, vnímatelnost vysokého zvuku.PAT pacientem.ACT, přesvědčenost voličů.ACT o správnosti.PAT jejich volby, přesvědčitelnost voličů.ADDR, přesvědčivost politika.ACT).


Through Derivational Relations to Valency of Non-verbal Predicates in the NomVallex Lexicon

Skrze derivační vztahy k valenci neslovesných predikátů ve valenčním slovníku NomVallex

NomVallex is a manually annotated valency lexicon of Czech nouns and
adjectives that enables a comparison of valency properties of derivationally related lexical
units. We present new developments in how the lexicon facilitates research into changes in
valency across part-of-speech categories and derivational types. In particular, it provides
links from derived lexical units to their base lexical units and also allows to search and
display a base lexical unit together with all lexical units directly derived from it. Using an
automatic procedure, any difference in valency between two derivationally related lexical
units is specified. As a case study, focusing on nouns and adjectives directly or indirectly
motivated by verbs, the facilities provided by the lexicon are used to show differences in
what ways the particular deverbal derivatives representing various derivational types express
the valency complementation standing in the base verbal construction in the subject position.

NomVallex je ručně anotovaný valenční slovník českých substantiv a adjektiv, který umožňuje srovnání valenčních vlastností derivačně příbuzných lexikálních jednotek. Prezentujeme nové funkce slovníku, které zjednodušují zkoumání změn ve valenci napříč slovnědruhovými kategoriemi a derivačními typy. Odvozené lexikální jednotky ve slovníku jsou pomocí odkazů propojeny s jejich základovými lexikálními jednotkami a slovník aktuálně umožňuje vyhledat a zobrazit základovou lexikální jednotku společně se všemi jejími přímými deriváty. Všechny rozdíly ve valenci derivačně příbuzných lexikálních jednotek jsou automaticky identifikovány a zobrazeny ve zvláštním atributu. V rámci případové studie zaměřené na valenci adjektiv a valenci substantiv přímo nebo nepřímo motivovaných slovesy jsou popsané funkce slovníku využity k výzkumu rozdílů v tom, jak jednotlivé deverbální deriváty reprezentující různé derivační typy vyjadřují valenční doplnění, které v základové slovesné konstrukci stojí v pozici subjektu.

Veronika Kolářová
Václava Kettnerová
Jiří Mírovský


MasKIT is an on-line tool and REST API service for anonymization of Czech legal texts. Taking a plain text as input (e.g., a letter sent by a legal authority to a citizen), it runs external services for dependency parsing and named entity recognition and then identifies and replaces personal information in the text.

MasKIT je on-line nástroj a služba REST API pro anonymizaci českých právních textů. Po vložení vstupního textu (např. dopisu zaslaného právním orgánem občanovi) spustí externí služby pro závislostní syntaktickou analýzu a pro rozpoznávání jmenných entit a následně identifikuje a nahradí osobní údaje v textu.


SouDeC 1.0 - Source Detection and Classification

SouDeC 1.0 - Detekce a klasifikace zdrojů

SouDeC (Source Detection and Classification) is an on-line tool and REST API service for detecting and classifying citation sources in Czech texts. Taking a plain text (typically, a newspaper article) as an input, it identifies citation phrases and sources in the text and classifies each source into one of five classes: anonymous, anonymous-partial, unofficial, official-non-political, official-political.

SouDeC (Source Detection and Classification) je on-line nástroj a služba REST API pro detekci a klasifikaci citačních zdrojů v českých textech. Po vložení prostého textu (typicky novinového článku) jako vstupu systém v textu identifikuje citační fráze a zdroje a každý zdroj zařadí do jedné z pěti tříd: anonymní, anonymní-částečně, neoficiální, oficiální-nepolitický, oficiální-politický.


Transformace diskurzní anotace z pražského stylu do stylu Penn Discourse Treebanku

The paper focuses on handling the most important issues in the transformation process from the Prague style to the Penn style of discourse annotation, in an effort to bring a valuable data resource – the Prague Discourse Treebank – closer to the international scientific community.

Příspěvek se zaměřuje na řešení nejdůležitějších problémů v procesu transformace z pražského stylu diskurzní anotace do stylu Penn Discourse Treebanku ve snaze usnadnit mezinárodní vědecké komunitě přístup k cennému zdroji dat, Prague Discourse Treebanku.

Jiří Mírovský
Magdaléna Rysová
Pavlína Synková
Lucie Poláková


Subword Relations, Superword Features (UniDive Paris)

Vztahy uvnitř slova, rysy víceslovných výrazů

We propose an extension of Universal Dependencies that will accommodate 1. dependency-like relations between parts of a syntactic word, e.g., within a compound; 2. word-like morphological annotation of a multi-word expression.

Navrhujeme rozšíření Universal Dependencies, které umožní anotovat 1. vztahy podobné závislostem mezi částmi syntaktického slova, např. uvnitř složeného slova; 2. anotaci víceslovného výrazu, která je analogií morfologické analýzy jednotlivého slova.


Subword Relations, Superword Features (UniLid Dagstuhl)

The Dagstuhl Seminar 23191 entitled “Universals of Linguistic Idiosyncrasy in Multilingual Computational Linguistics” was an accomplishment of long-standing efforts, initiated as early as in October 2018.

Dagstuhlský seminář 23191 pod názvem "Universals of Linguistic Idiosyncrasy in Multilingual Computational Linguistics" byl vyvrcholením dlouhotrvajícího úsilí a spolupráce, která začala už v říjnu 2018.


Universal Dependencies: Where do we stand and where do we want to go from here?

Universal Dependencies: Kde se nacházíme a kam se chceme odsud vydat?

In the first part, we briefly introduce the project of Universal Dependencies. In the second part, we present some of the extensions of the project that have been proposed, and we focus in particular on relations between subword units.

V první části stručně představíme projekt Universal Dependencies. Ve druhé části představíme některá rozšíření, která byla nad tímto projektem navržena, zvláště se pak zaměříme na závislostní vztahy mezi jednotkami menšími než slova.


Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). This is the nineteenth release of UD Treebanks, Version 2.13.

Universal Dependencies je projekt, který vyvíjí mezijazykově konzistentní morfologicko-syntaktickou anotaci mnoha jazyků s cílem usnadnit vývoj jazykově nezávislých parserů, mezijazykové strojové učení a výzkum parsingu z perspektivy jazykové typologie. Anotační schéma je založeno na univerzálních Stanfordských závislostech (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), univerzálních značkách Google (Petrov et al., 2012) a na Intersetu, tj. interlingvě pro sady morfologických značek (Zeman, 2008). Toto je devatenácté vydání treebanků UD, verze 2.13.

Daniel Zeman
Joakim Nivre
Mitchell Abrams
Elia Ackermann
Noëmi Aepli
Hamid Aghaei
Željko Agić
Amir Ahmadi
Lars Ahrenberg
Chika Kennedy Ajede
Salih Furkan Akkurt
Gabrielė Aleksandravičiūtė
Ika Alfina
Avner Algom
Khalid Alnajjar
Chiara Alzetta
Erik Andersen
Lene Antonsen
Tatsuya Aoyama
Katya Aplonova
Angelina Aquino
Carolina Aragon
Glyd Aranes
Maria Jesus Aranzabe
Bilge Nas Arıcan
Þórunn Arnardóttir
Gashaw Arutie
Jessica Naraiswari Arwidarasti
Masayuki Asahara
Katla Ásgeirsdóttir
Deniz Baran Aslan
Cengiz Asmazoğlu
Luma Ateyah
Furkan Atmaca
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Liesbeth Augustinus
Mariana Avelãs
Elena Badmaeva
Keerthana Balasubramani
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
Verginica Barbu Mititelu
Starkaður Barkarson
Rodolfo Basile
Victoria Basmov
Colin Batchelor
John Bauer
Seyyit Talha Bedir
Shabnam Behzad
Juan Belieni
Kepa Bengoetxea
İbrahim Benli
Yifat Ben Moshe
Gözde Berk
Riyaz Ahmad Bhat
Erica Biagetti
Eckhard Bick
Agnė Bielinskienė
Kristín Bjarnadóttir
Rogier Blokland
Victoria Bobicev
Loïc Boizou
Emanuel Borges Völker
Carl Börstell
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Adriane Boyd
Anouck Braggaar
António Branco
Kristina Brokaitė
Aljoscha Burchardt
Marisa Campos
Marie Candito
Bernard Caron
Gauthier Caron
Catarina Carvalheiro
Rita Carvalho
Lauren Cassidy
Maria Clara Castro
Sérgio Castro
Tatiana Cavalcanti
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Flavio Massimiliano Cecchini
Giuseppe G. A. Celano
Slavomír Čéplö
Neslihan Cesur
Savas Cetin
Özlem Çetinoğlu
Fabricio Chalub
Liyanage Chamila
Shweta Chauhan
Ethan Chi
Taishi Chika
Yongseok Cho
Jinho Choi
Jayeol Chun
Juyeon Chung
Alessandra T. Cignarella
Silvie Cinková
Aurélie Collomb
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Claudia Corbetta
Daniela Corbetta
Francisco Costa
Marine Courtin
Benoît Crabbé
Mihaela Cristescu
Vladimir Cvetkoski
Ingerid Løyning Dale
Philemon Daniel
Elizabeth Davidson
Leonel Figueiredo de Alencar
Mathieu Dehouck
Martina de Laurentiis
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Mehmet Oguz Derin
Elvis de Souza
Arantza Diaz de Ilarraza
Carly Dickerson
Arawinda Dinakaramani
Elisa Di Nuovo
Bamba Dione
Peter Dirix
Kaja Dobrovoljc
Adrian Doyle
Timothy Dozat
Kira Droganova
Magali Sanches Duran
Puneet Dwivedi
Christian Ebert
Hanne Eckhoff
Masaki Eguchi
Sandra Eiche
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Binyam Ephrem
Olga Erina
Tomaž Erjavec
Farah Essaidi
Aline Etienne
Wograine Evelyn
Sidney Facundes
Richárd Farkas
Federica Favero
Jannatul Ferdaousi
Marília Fernanda
Hector Fernandez Alcalde
Amal Fethi
Jennifer Foster
Theodorus Fransen
Cláudia Freitas
Kazunori Fujita
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Federica Gamba
Marcos Garcia
Moa Gärdenfors
Fabrício Ferraz Gerardi
Kim Gerdes
Luke Gessler
Filip Ginter
Gustavo Godoy
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Bernadeta Griciūtė
Matias Grioni
Loïc Grobol
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Kirian Guiller
Céline Guillot-Barbance
Tunga Güngör
Nizar Habash
Hinrik Hafsteinsson
Jan Hajič
Jan Hajič, jr.
Mika Hämäläinen
Linh Hà Mỹ
Na-Rae Han
Muhammad Yudistira Hanifmuti
Takahiro Harada
Sam Hardwick
Kim Harris
Dag Haug
Johannes Heinecke
Oliver Hellwig
Felix Hennig
Barbora Hladká
Jaroslava Hlaváčová
Florinel Hociung
Petter Hohle
Yidi Huang
Marivel Huerta Mendez
Jena Hwang
Takumi Ikeda
Anton Karl Ingason
Radu Ion
Elena Irimia
Ọlájídé Ishola
Artan Islamaj
Kaoru Ito
Sandra Jagodzińska
Siratun Jannat
Tomáš Jelínek
Apoorva Jha
Katharine Jiang
Anders Johannsen
Hildur Jónsdóttir
Fredrik Jørgensen
Markus Juutinen
Hüner Kaşıkara
Nadezhda Kabaeva
Sylvain Kahane
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Neslihan Kara
Ritván Karahóǧa
Andre Kåsen
Tolga Kayadelen
Sarveswaran Kengatharaiyer
Václava Kettnerová
Lilit Kharatyan
Jesse Kirchner
Elena Klementieva
Elena Klyachko
Petr Kocharov
Arne Köhn
Abdullatif Köksal
Kamil Kopacewicz
Timo Korkiakangas
Mehmet Köse
Alexey Koshevoy
Natalia Kotsyba
Jolanta Kovalevskaitė
Simon Krek
Parameswari Krishnamurthy
Sandra Kübler
Adrian Kuqi
Oğuzhan Kuyrukçu
Aslı Kuzgun
Sookyoung Kwak
Kris Kyle
Käbi Laan
Veronika Laippala
Lorenzo Lambertino
Tatiana Lando
Septina Dian Larasati
Alexei Lavrentiev
John Lee
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Saran Lertpradit
Herman Leung
Maria Levina
Lauren Levine
Cheuk Ying Li
Josie Li
Keying Li
Yixuan Li
Yuan Li
KyungTae Lim
Bruna Lima Padovani
Yi-Ju Jessica Lin
Krister Lindén
Yang Janet Liu
Nikola Ljubešić
Irina Lobzhanidze
Olga Loginova
Lucelene Lopes
Stefano Lusito
Andry Luthfi
Mikko Luukko
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Vivien Macketanz
Menel Mahamdi
Jean Maillard
Ilya Makarchuk
Aibek Makazhanov
Michael Mandl
Christopher Manning
Ruli Manurung
Büşra Marşan
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Katrin Marheinecke
Stella Markantonatou
Héctor Martínez Alonso
Lorena Martín Rodríguez
André Martins
Cláudia Martins
Jan Mašek
Hiroshi Matsuda
Yuji Matsumoto
Alessandro Mazzei
Ryan McDonald
Sarah McGuinness
Gustavo Mendonça
Tatiana Merzhevich
Niko Miekka
Aaron Miller
Karina Mischenkova
Anna Missilä
Cătălin Mititelu
Maria Mitrofan
Yusuke Miyao
AmirHossein Mojiri Foroushani
Judit Molnár
Amirsaeid Moloodi
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
Giovanni Moretti
Shinsuke Mori
Tomohiko Morioka
Shigeki Moro
Bjartur Mortensen
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Robert Munro
Yugo Murawaki
Kaili Müürisep
Pinkey Nainwani
Mariam Nakhlé
Juan Ignacio Navarro Horñiacek
Anna Nedoluzhko
Gunta Nešpore-Bērzkalne
Manuela Nevaci
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Yoshihiro Nikaido
Vitaly Nikolaev
Rattima Nitisaroj
Alireza Nourian
Maria das Graças Volpe Nunes
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Atul Kr. Ojha
Hulda Óladóttir
Adédayọ̀ Olúòkun
Mai Omura
Emeka Onwuegbuzia
Noam Ordan
Petya Osenova
Robert Östling
Lilja Øvrelid
Şaziye Betül Özateş
Merve Özçelik
Arzucan Özgür
Balkız Öztürk Başaran
Teresa Paccosi
Alessio Palmero Aprosio
Anastasia Panova
Thiago Alexandre Salgueiro Pardo
Hyunji Hayley Park
Niko Partanen
Elena Pascual
Marco Passarotti
Agnieszka Patejuk
Guilherme Paulino-Passos
Giulia Pedonese
Angelika Peljak-Łapińska
Siyao Peng
Siyao Logan Peng
Rita Pereira
Sílvia Pereira
Cenel-Augusto Perez
Natalia Perkova
Guy Perrier
Slav Petrov
Daria Petrova
Andrea Peverelli
Jason Phelan
Claudel Pierre-Louis
Jussi Piitulainen
Yuval Pinter
Clara Pinto
Rodrigo Pintucci
Tommi A Pirinen
Emily Pitler
Magdalena Plamada
Barbara Plank
Thierry Poibeau
Larisa Ponomareva
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Sophie Prévost
Prokopis Prokopidis
Adam Przepiórkowski
Robert Pugh
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Peng Qi
Andreia Querido
Andriela Rääbis
Alexandre Rademaker
Mizanur Rahoman
Taraka Rama
Loganathan Ramasamy
Carlos Ramisch
Joana Ramos
Fam Rashel
Mohammad Sadegh Rasooli
Vinit Ravishankar
Livy Real
Petru Rebeja
Siva Reddy
Mathilde Regnault
Georg Rehm
Arij Riabi
Ivan Riabov
Michael Rießler
Erika Rimkutė
Larissa Rinaldi
Laura Rituma
Putri Rizqiyah
Luisa Rocha
Eiríkur Rögnvaldsson
Ivan Roksandic
Mykhailo Romanenko
Rudolf Rosa
Valentin Roșca
Davide Rovati
Ben Rozonoyer
Olga Rudina
Jack Rueter
Kristján Rúnarsson
Shoval Sadde
Pegah Safari
Aleksi Sahala
Shadi Saleh
Alessio Salomoni
Tanja Samardžić
Stephanie Samson
Manuela Sanguinetti
Ezgi Sanıyar
Dage Särg
Marta Sartor
Mitsuya Sasaki
Baiba Saulīte
Agata Savary
Yanin Sawanakunanon
Shefali Saxena
Kevin Scannell
Salvatore Scarlata
Emmanuel Schang
Nathan Schneider
Sebastian Schuster
Lane Schwartz
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Syeda Shahzadi
Mo Shen
Atsuko Shimada
Hiroyuki Shirasu
Yana Shishkina
Muh Shohibussirri
Maria Shvedova
Janine Siewert
Einar Freyr Sigurðsson
João Silva
Aline Silveira
Natalia Silveira
Sara Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Haukur Barri Símonarson
Kiril Simov
Dmitri Sitchinava
Ted Sither
Maria Skachedubova
Aaron Smith
Isabela Soares-Bastos
Per Erik Solberg
Barbara Sonnenhauser
Shafi Sourov
Rachele Sprugnoli
Vivian Stamou
Steinþór Steingrímsson
Antonio Stella
Abishek Stephen
Milan Straka
Emmett Strickland
Jana Strnadová
Alane Suhr
Yogi Lesmana Sulestio
Umut Sulubacak
Shingo Suzuki
Daniel Swanson
Zsolt Szántó
Chihiro Taguchi
Dima Taji
Fabio Tamburini
Mary Ann C. Tan
Takaaki Tanaka
Dipta Tanaya
Mirko Tavoni
Samson Tella
Isabelle Tellier
Marinella Testori
Guillaume Thomas
Sara Tonelli
Liisi Torga
Marsida Toska
Trond Trosterud
Anna Trukhina
Reut Tsarfaty
Utku Türk
Francis Tyers
Sveinbjörn Þórðarson
Vilhjálmur Þorsteinsson
Sumire Uematsu
Roman Untilov
Zdeňka Urešová
Larraitz Uria
Hans Uszkoreit
Andrius Utka
Elena Vagnoni
Sowmya Vajjala
Socrates Vak
Rob van der Goot
Martine Vanhove
Daniel van Niekerk
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Uliana Vedenina
Giulia Venturi
Eric Villemonte de la Clergerie
Veronika Vincze
Natalia Vlasova
Aya Wakasa
Joel C. Wallenberg
Lars Wallin
Abigail Walsh
Jonathan North Washington
Maximilan Wendt
Paul Widmer
Shira Wigderson
Sri Hartati Wijono
Vanessa Berwanger Wille
Seyi Williams
Mats Wirén
Christian Wittern
Tsegay Woldemariam
Tak-sum Wong
Alina Wróblewska
Qishen Wu
Mary Yako
Kayo Yamashita
Naoki Yamazaki
Chunxiao Yan
Koichi Yasuoka
Marat M. Yavrumyan
Arife Betül Yenice
Olcay Taner Yıldız
Zhuoran Yu
Arlisa Yuliawati
Zdeněk Žabokrtský
Shorouq Zahra
Amir Zeldes
He Zhou
Hanzhi Zhu
Yilun Zhu
Anna Zhuravleva
Rayan Ziane


Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). This is the eighteenth release of UD Treebanks, Version 2.12.

Universal Dependencies je projekt, který vyvíjí mezijazykově konzistentní morfologicko-syntaktickou anotaci mnoha jazyků s cílem usnadnit vývoj jazykově nezávislých parserů, mezijazykové strojové učení a výzkum parsingu z perspektivy jazykové typologie. Anotační schéma je založeno na univerzálních Stanfordských závislostech (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), univerzálních značkách Google (Petrov et al., 2012) a na Intersetu, tj. interlingvě pro sady morfologických značek (Zeman, 2008). Toto je osmnácté vydání treebanků UD, verze 2.12.

Daniel Zeman
Joakim Nivre
Mitchell Abrams
Elia Ackermann
Noëmi Aepli
Hamid Aghaei
Željko Agić
Amir Ahmadi
Lars Ahrenberg
Chika Kennedy Ajede
Salih Furkan Akkurt
Gabrielė Aleksandravičiūtė
Ika Alfina
Avner Algom
Khalid Alnajjar
Chiara Alzetta
Erik Andersen
Lene Antonsen
Tatsuya Aoyama
Katya Aplonova
Angelina Aquino
Carolina Aragon
Glyd Aranes
Maria Jesus Aranzabe
Bilge Nas Arıcan
Þórunn Arnardóttir
Gashaw Arutie
Jessica Naraiswari Arwidarasti
Masayuki Asahara
Katla Ásgeirsdóttir
Deniz Baran Aslan
Cengiz Asmazoğlu
Luma Ateyah
Furkan Atmaca
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Liesbeth Augustinus
Mariana Avelãs
Elena Badmaeva
Keerthana Balasubramani
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
Verginica Barbu Mititelu
Starkaður Barkarson
Rodolfo Basile
Victoria Basmov
Colin Batchelor
John Bauer
Seyyit Talha Bedir
Shabnam Behzad
Kepa Bengoetxea
İbrahim Benli
Yifat Ben Moshe
Gözde Berk
Riyaz Ahmad Bhat
Erica Biagetti
Eckhard Bick
Agnė Bielinskienė
Kristín Bjarnadóttir
Rogier Blokland
Victoria Bobicev
Loïc Boizou
Emanuel Borges Völker
Carl Börstell
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Adriane Boyd
Anouck Braggaar
António Branco
Kristina Brokaitė
Aljoscha Burchardt
Marisa Campos
Marie Candito
Bernard Caron
Gauthier Caron
Catarina Carvalheiro
Rita Carvalho
Lauren Cassidy
Maria Clara Castro
Sérgio Castro
Tatiana Cavalcanti
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Flavio Massimiliano Cecchini
Giuseppe G. A. Celano
Slavomír Čéplö
Neslihan Cesur
Savas Cetin
Özlem Çetinoğlu
Fabricio Chalub
Liyanage Chamila
Shweta Chauhan
Ethan Chi
Taishi Chika
Yongseok Cho
Jinho Choi
Jayeol Chun
Juyeon Chung
Alessandra T. Cignarella
Silvie Cinková
Aurélie Collomb
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Daniela Corbetta
Francisco Costa
Marine Courtin
Mihaela Cristescu
Ingerid Løyning Dale
Philemon Daniel
Elizabeth Davidson
Leonel Figueiredo de Alencar
Mathieu Dehouck
Martina de Laurentiis
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Mehmet Oguz Derin
Elvis de Souza
Arantza Diaz de Ilarraza
Carly Dickerson
Arawinda Dinakaramani
Elisa Di Nuovo
Bamba Dione
Peter Dirix
Kaja Dobrovoljc
Adrian Doyle
Timothy Dozat
Kira Droganova
Puneet Dwivedi
Christian Ebert
Hanne Eckhoff
Masaki Eguchi
Sandra Eiche
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Binyam Ephrem
Olga Erina
Tomaž Erjavec
Farah Essaidi
Aline Etienne
Wograine Evelyn
Sidney Facundes
Richárd Farkas
Federica Favero
Jannatul Ferdaousi
Marília Fernanda
Hector Fernandez Alcalde
Amal Fethi
Jennifer Foster
Cláudia Freitas
Kazunori Fujita
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Federica Gamba
Marcos Garcia
Moa Gärdenfors
Fabrício Ferraz Gerardi
Kim Gerdes
Luke Gessler
Filip Ginter
Gustavo Godoy
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Bernadeta Griciūtė
Matias Grioni
Loïc Grobol
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Céline Guillot-Barbance
Tunga Güngör
Nizar Habash
Hinrik Hafsteinsson
Jan Hajič
Jan Hajič, jr.
Mika Hämäläinen
Linh Hà Mỹ
Na-Rae Han
Muhammad Yudistira Hanifmuti
Takahiro Harada
Sam Hardwick
Kim Harris
Dag Haug
Johannes Heinecke
Oliver Hellwig
Felix Hennig
Barbora Hladká
Jaroslava Hlaváčová
Florinel Hociung
Petter Hohle
Marivel Huerta Mendez
Jena Hwang
Takumi Ikeda
Anton Karl Ingason
Radu Ion
Elena Irimia
Ọlájídé Ishola
Artan Islamaj
Kaoru Ito
Siratun Jannat
Tomáš Jelínek
Apoorva Jha
Katharine Jiang
Anders Johannsen
Hildur Jónsdóttir
Fredrik Jørgensen
Markus Juutinen
Hüner Kaşıkara
Nadezhda Kabaeva
Sylvain Kahane
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Neslihan Kara
Ritván Karahóǧa
Andre Kåsen
Tolga Kayadelen
Sarveswaran Kengatharaiyer
Václava Kettnerová
Jesse Kirchner
Elena Klementieva
Elena Klyachko
Arne Köhn
Abdullatif Köksal
Kamil Kopacewicz
Timo Korkiakangas
Mehmet Köse
Alexey Koshevoy
Natalia Kotsyba
Jolanta Kovalevskaitė
Simon Krek
Parameswari Krishnamurthy
Sandra Kübler
Adrian Kuqi
Oğuzhan Kuyrukçu
Aslı Kuzgun
Sookyoung Kwak
Kris Kyle
Veronika Laippala
Lorenzo Lambertino
Tatiana Lando
Septina Dian Larasati
Alexei Lavrentiev
John Lee
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Saran Lertpradit
Herman Leung
Maria Levina
Lauren Levine
Cheuk Ying Li
Josie Li
Keying Li
Yixuan Li
Yuan Li
KyungTae Lim
Bruna Lima Padovani
Yi-Ju Jessica Lin
Krister Lindén
Yang Janet Liu
Nikola Ljubešić
Olga Loginova
Stefano Lusito
Andry Luthfi
Mikko Luukko
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Vivien Macketanz
Menel Mahamdi
Jean Maillard
Ilya Makarchuk
Aibek Makazhanov
Michael Mandl
Christopher Manning
Ruli Manurung
Büşra Marşan
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Katrin Marheinecke
Stella Markantonatou
Héctor Martínez Alonso
Lorena Martín Rodríguez
André Martins
Cláudia Martins
Jan Mašek
Hiroshi Matsuda
Yuji Matsumoto
Alessandro Mazzei
Ryan McDonald
Sarah McGuinness
Gustavo Mendonça
Tatiana Merzhevich
Niko Miekka
Aaron Miller
Karina Mischenkova
Anna Missilä
Cătălin Mititelu
Maria Mitrofan
Yusuke Miyao
AmirHossein Mojiri Foroushani
Judit Molnár
Amirsaeid Moloodi
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
Giovanni Moretti
Shinsuke Mori
Tomohiko Morioka
Shigeki Moro
Bjartur Mortensen
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Robert Munro
Yugo Murawaki
Kaili Müürisep
Pinkey Nainwani
Mariam Nakhlé
Juan Ignacio Navarro Horñiacek
Anna Nedoluzhko
Gunta Nešpore-Bērzkalne
Manuela Nevaci
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Yoshihiro Nikaido
Vitaly Nikolaev
Rattima Nitisaroj
Alireza Nourian
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Atul Kr. Ojha
Hulda Óladóttir
Adédayọ̀ Olúòkun
Mai Omura
Emeka Onwuegbuzia
Noam Ordan
Petya Osenova
Robert Östling
Lilja Øvrelid
Şaziye Betül Özateş
Merve Özçelik
Arzucan Özgür
Balkız Öztürk Başaran
Teresa Paccosi
Alessio Palmero Aprosio
Anastasia Panova
Hyunji Hayley Park
Niko Partanen
Elena Pascual
Marco Passarotti
Agnieszka Patejuk
Guilherme Paulino-Passos
Giulia Pedonese
Angelika Peljak-Łapińska
Siyao Peng
Siyao Logan Peng
Rita Pereira
Sílvia Pereira
Cenel-Augusto Perez
Natalia Perkova
Guy Perrier
Slav Petrov
Daria Petrova
Andrea Peverelli
Jason Phelan
Jussi Piitulainen
Yuval Pinter
Clara Pinto
Tommi A Pirinen
Emily Pitler
Magdalena Plamada
Barbara Plank
Thierry Poibeau
Larisa Ponomareva
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Sophie Prévost
Prokopis Prokopidis
Adam Przepiórkowski
Robert Pugh
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Peng Qi
Andreia Querido
Andriela Rääbis
Alexandre Rademaker
Mizanur Rahoman
Taraka Rama
Loganathan Ramasamy
Joana Ramos
Fam Rashel
Mohammad Sadegh Rasooli
Vinit Ravishankar
Livy Real
Petru Rebeja
Siva Reddy
Mathilde Regnault
Georg Rehm
Arij Riabi
Ivan Riabov
Michael Rießler
Erika Rimkutė
Larissa Rinaldi
Laura Rituma
Putri Rizqiyah
Luisa Rocha
Eiríkur Rögnvaldsson
Ivan Roksandic
Mykhailo Romanenko
Rudolf Rosa
Valentin Roșca
Davide Rovati
Ben Rozonoyer
Olga Rudina
Jack Rueter
Kristján Rúnarsson
Shoval Sadde
Pegah Safari
Aleksi Sahala
Shadi Saleh
Alessio Salomoni
Tanja Samardžić
Stephanie Samson
Manuela Sanguinetti
Ezgi Sanıyar
Dage Särg
Marta Sartor
Mitsuya Sasaki
Baiba Saulīte
Yanin Sawanakunanon
Shefali Saxena
Kevin Scannell
Salvatore Scarlata
Nathan Schneider
Sebastian Schuster
Lane Schwartz
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Syeda Shahzadi
Mo Shen
Atsuko Shimada
Hiroyuki Shirasu
Yana Shishkina
Muh Shohibussirri
Maria Shvedova
Janine Siewert
Einar Freyr Sigurðsson
João Silva
Aline Silveira
Natalia Silveira
Sara Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Haukur Barri Símonarson
Kiril Simov
Dmitri Sitchinava
Ted Sither
Maria Skachedubova
Aaron Smith
Isabela Soares-Bastos
Per Erik Solberg
Barbara Sonnenhauser
Shafi Sourov
Rachele Sprugnoli
Vivian Stamou
Steinþór Steingrímsson
Antonio Stella
Abishek Stephen
Milan Straka
Emmett Strickland
Jana Strnadová
Alane Suhr
Yogi Lesmana Sulestio
Umut Sulubacak
Shingo Suzuki
Daniel Swanson
Zsolt Szántó
Chihiro Taguchi
Dima Taji
Fabio Tamburini
Mary Ann C. Tan
Takaaki Tanaka
Dipta Tanaya
Mirko Tavoni
Samson Tella
Isabelle Tellier
Marinella Testori
Guillaume Thomas
Sara Tonelli
Liisi Torga
Marsida Toska
Trond Trosterud
Anna Trukhina
Reut Tsarfaty
Utku Türk
Francis Tyers
Sveinbjörn Þórðarson
Vilhjálmur Þorsteinsson
Sumire Uematsu
Roman Untilov
Zdeňka Urešová
Larraitz Uria
Hans Uszkoreit
Andrius Utka
Elena Vagnoni
Sowmya Vajjala
Socrates Vak
Rob van der Goot
Martine Vanhove
Daniel van Niekerk
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Uliana Vedenina
Giulia Venturi
Veronika Vincze
Natalia Vlasova
Aya Wakasa
Joel C. Wallenberg
Lars Wallin
Abigail Walsh
Jonathan North Washington
Maximilan Wendt
Paul Widmer
Shira Wigderson
Sri Hartati Wijono
Seyi Williams
Mats Wirén
Christian Wittern
Tsegay Woldemariam
Tak-sum Wong
Alina Wróblewska
Mary Yako
Kayo Yamashita
Naoki Yamazaki
Chunxiao Yan
Koichi Yasuoka
Marat M. Yavrumyan
Arife Betül Yenice
Olcay Taner Yıldız
Zhuoran Yu
Arlisa Yuliawati
Zdeněk Žabokrtský
Shorouq Zahra
Amir Zeldes
He Zhou
Hanzhi Zhu
Yilun Zhu
Anna Zhuravleva
Rayan Ziane


Morphosyntactic Annotation in Universal Dependencies for Old Czech

Morfosyntaktické anotace v Universal Dependencies pro starou češtinu

We describe the first steps in preparation of a treebank of 14th-century Czech in the framework of Universal Dependencies. The Dresden and Olomouc versions of the Gospel of Matthew have been selected for this pilot study, which also involves modification of the annotation guidelines for phenomena that occur in Old Czech but not in Modern Czech. We describe some of these modifications in the paper. In addition, we provide some interesting observations about applicability of a Modern Czech parser to the Old Czech data.

Popisujeme první kroky při přípravě korpusu češtiny 14. století anotovaného podle pravidel Universal Dependencies. Pro tuto pilotní studii jsme zvolili Evangelium svatého Matouše ve verzi z Bible drážďanské a olomoucké. Součástí práce byla modifikace anotačních pravidel pro jevy, které se vyskytují ve staré, ale nikoli v nové češtině. Některé z těchto úprav v článku popisujeme. Navíc uvádíme zajímavá pozorování o použitelnosti novočeského analyzátoru pro staročeská data.

Daniel Zeman
Pavel Kosek
Martin Březina
Jiří Pergler


KUK 0.0 is a pilot version of a corpus of Czech legal and administrative texts designated as data for manual and automatic assessment of accessibility (comprehensibility or clarity) of Czech legal texts.

KUK 0.0 je pilotní verzí korpusu českých právních a správních textů určených jako data pro manuální a automatické hodnocení přístupnosti (srozumitelnosti či přehlednosti) českých právních textů.

Barbora Hladká
Silvie Cinková
Michal Kuk
Jiří Mírovský
Tereza Novotná
Kristýna Nguyen Zahálková


Expressing Measure in Czech (Corpus-based Study)

Vyjadřování míry v češtině (korpusová studie)

In the contribution, we provide a theory-based and corpus-verified description of expressions for measure in Czech. We demonstrate that the measure expressions may modify quantity of entities (approximately ten boys), internal characteristics of events (he works a lot), properties (very big) and relations (completely without sound). We distinguish between the measure expressions that are an answer to the question To what extent? (Extent-modifiers) and expressions that modify an answer to the question How many? (Quantity-modifiers). The Extent-modifiers are formally, structurally and semantically more diverse than the Quantity-modifiers. For the Quantity-modifiers a list of forms and functions is provided. Theoretical knowledge stemming from the analysis will subsequently be used to improve the annotation in the Prague Dependency Treebanks. It can be also useful for other semantically-oriented descriptions of language.

V příspěvku uvádíme teorií podložený a korpusem ověřený popis výrazů pro vyjadřování míry v češtině. Ukazujeme, že měrové výrazy mohou modifikovat množství entit (přibližně deset chlapců), vnitřní charakteristiky dějů (hodně pracuje), vlastnosti (velmi velké) a vztahy vyjádřené předložkami (zcela bez zvuku). Rozlišujeme měorvá určení, která jsou odpovědí na otázku Do jaké míry? (Extent-modifikátory) a výrazy, které modifikují odpověď na otázku Kolik? (Quantity-modifikátory). Extent-modifikátory jsou formálně, strukturálně a sémanticky rozmanitější než Quantity-modifikátory. Pro Quantity-modifikátory je uveden seznam forem a funkcí.


Maths in Linguistice? Maths in Linguistics!

Matematika v lingvistice? Matematika v lingvistice!

The lecture within the "Mathematics for Life" event presents the use of mathematics in linguistics. It introduces the role of mathematics in formal modeling of natural languages. Further, it presents the basic idea of neural networks and their application in language tools. It also presents several NLP tools, such as machine translation or text generation.

Přednáška v rámci akce "Matematika pro život" představuje využití matematiky v lingvistice. Věnuje se uplatnění matematiky při formálním modelování přirozeného jazyka a jeho významu a dále přibližuje základní myšlenku neuronových sítí a jejich využití v jazykových nástrojích. Představuje též některé konkrétní aplikace, jako je strojový překlad či generování textů.


Inherently Reciprocal Predicates - Do They Exist At All?

Inherentně reciproční predikáty - existují vůbec?

Reciprocity and mutuality represent phenomena intensively studied both in linguistics and in formal semantics. Here we
focus on inherently reciprocal predicates, i.e., predicates bearing the feature of mutuality in their lexical meaning. While there is a consensus generally accepted by linguists that such predicates most likely exist in all natural languages, a reliable criterion defining this type of predicates is still missing. The usual definition – adopted from formal semantics – appears to be too strong for natural language predicates, leading to the contraintuitive conclusion that such predicates do not exist at all. Here, inspired by Gleitman and Partee (2022), we redefine the criterion. The proposed weaker definition allows us to group predicates of a natural language in a more appropriate way, reflecting their syntactic behavior and thus enabling their adequate lexicographic description.

Reciprocita a vzájemnost představují jevy intenzivně studované jak z pohledu lingvistiky, tak z pohledu formální sémantiky. Zde se zaměříme na inherentně reciproční predikáty, tedy predikáty nesoucí ve svém lexikálním významu rys vzájemnosti. I když mezi lingvisty existuje konsenzus, že takové predikáty s největší pravděpodobností existují ve všech přirozených jazycích, stále chybí spolehlivé kritérium definující tento typ predikátů. Obvyklá definice – převzatá z formální sémantiky – se zdá být pro predikáty přirozeného jazyka příliš silná, což vede ke kontraintuitivnímu závěru, že takové predikáty vůbec neexistují. Zde, inspirováni Gleitmanovou a Partee (2022), redefinujeme toto kritérium. Navrhovaná slabší definice umožňuje vhodnější seskupování predikátů přirozeného jazyka, které odráží jejich syntaktické chování a umožňuje tak jejich adekvátní lexikografický popis.


Modelling reciprocity in the theoretical description of the Czech language

Ještě k modelování reciprocity v teoretickém popisu češtiny

The paper addresses the so-called discontinuous reciprocal constructions in  Czech and their description in grammar and lexicon, as recently discussed by J. Pergler. Two ways of treating discontinuous constructions are introduced: (i) to handle these constructions in the grammar as one type of constructions of non-reflexive verbs, and (ii) to capture them in the lexicon as constructions of derived reflexive verbs. The advantages and disadvantages of both these approaches are carefully considered with the conclusion that the latter approach is more advantageous as it complies with the fact that discontinuous constructions are – with respect to the lexicon-grammar continuum – rather at the lexical end.

Příspěvek se zabývá tzv. diskontinuálními konstrukcemi v češtině a jejich popisem v gramatice a slovníku, reaguje tak na text Jiřího Perglera (2022). Diskutuje dva možní přístupy k zachycení těchto konstrukcí: (i) popis diskontinuálních konstrukcí v rámci gramatiky, tedy jako jeden z typů konstrukcí nereflexivních sloves a (ii) jejich interpretaci jako konstrukcí odvozených reflexivních slovesa, tedy v rámci slovníkové komponenty popisu jazyka. Výhody a nevýhody obou těchto přístupů jsou v textu pečlivě zváženy se závěrem, že druhý přístup je výhodnější, neboť plně využívá možnosti popsat lexikálně omezené tvoření těchto konstrukcí  v rámci lexikálního komponentu, přičemž obecné, systémové vztahy mezi jednotlivými lexémy zachycuje v komponentu gramatickém.


Towards characteristics of inherently reciprocal predicates

Proč má ježek bodliny přilepené k tělu, ale nemá tělo přilepené k bodlinám? K charakteristice inherentně recipročních predikátů

Reciprocity represents one of core research issues in current linguistics. However, identification of inherently reciprocal predicates, i.e., predicates that bear the feature of mutuality in their lexical meaning, have proven to be a challenge, as the criterion of the so called strong reciprocity, adopted from formal semantics and defined with respect to a predicate in all its instances, appears to be too strict for natural language predicates. In this paper, inspired by Gleitman & Partee (2022, ms.), we redefine this criterion, applying it not to all instance of a predicate but to its individual instances. This weaker definition allows us to group predicates of a natural language in a more appropriate way, as we illustrate on description of mutuality in the VALLEX lexicon, where the classification of verbs with respect to mutuality reliably predict syntactic behavior of predicates in simple reciprocal constructions.

Otázky související s vyjadřováním recipročních vztahů, jejich vymezení a adekvátní popis náleží k aktuálním problémům současné lingvistiky. Výzvou zůstává samotná identifikace inherentně recipročních predikátů, tedy predikátů, které nesou rys vzájemnosti ve svém lexikálním významu: kritérium tzv. silné reciprocity (převzaté z formální sémantiky a definované vzhledem k predikátu ve všech jho užitích) se totiž zdá být příliš striktní pro identifikaci predikátů přirozeného jazyka. V tomto textu, inspirovaném přístupem Gleitmanempvě & Partee (2022, ms.), navrhujeme vztahovat toto kritérium na jednotlivé instance daného predikátu, což lépe odráží v (české) lingvistice dosud spíše intuitivně vymezovanou třídu inherentně recipročních predikátů. Takto pojatou klasifikaci pak uplatňujeme ve VALLEXu, valenčním slovníku českých sloves.


Linking Two Lexical Resources: VALLEX and MorfFlex Lexicons

Propojení dvou lexikálních zdrojů: VALLEX a MorfFlex lexikony

The article focuses on two different lexicons providing complementary information: MorfFlex covering general Czech morphology, and VALLEX giving information on the syntax and semantics of Czech verbs. We discuss different designs of these lexicons, concentrating primarily on variants and homographs in the Czech vocabulary. Within the project, we have verified the theoretical approaches and harmonized the treatment of variants in both lexicons, adopting the clear morphologically based criteria from MorfFlex for distinguishing variants in VALLEX. The two updated lexicons, MorfFlex and VALLEX, with interlinked records represent the project’s main outcome.

Článek se zaměřuje na dva různé slovníky poskytující vzájemně se doplňující informace: MorfFlex pokrývající obecnou morfologii češtiny a VALLEX poskytující informace o syntaxi a sémantice českých sloves. Porovnáváme přístupy těchto slovníků, přičemž se soustředíme především na zachycení variant a homografů v české slovní zásobě. V rámci projektu jsme ověřili teoretické přístupy a sjednotili popis variant v obou slovnících, přičemž jsme jasná morfologicky založená kritéria z MorfFlex využili pro rozlišení variant ve VALLEXu. Dva aktualizované lexikony, MorfFlex a VALLEX se vzájemně propojenými záznamy představují hlavní výsledek projektu.

Markéta Lopatková
Jaroslava Hlaváčová
Jiří Mírovský


This chapter provides basic data about Language Technology for the Czech
language. After a brief introduction with general facts about the language (history,
linguistic features, writing system, dialects), we touch upon Czech in the digital
sphere. The main achievements in the field of NLP are presented: important datasets
(corpora, treebanks, lexicons etc.) and tools (morphological analyzers, taggers, automatic
translators, voice recognisers and generators, keyword extracters etc).

V této kapitole shromaďujeme základní údaje o jazykových technologiích pro český jazyk. Po krátkém úvodu s obecnými fakty o jazyce (historie,
jazykové rysy, systém psaní, dialekty), se zabýváme češtinou v oblasti digitálních technologií. Uvádíme hlavní úspěchy v oblasti NLP: důležité datové soubory (korpusy, lexikony atd.) a nástroje (morfologické analyzátory, tagery, automatické překladače, rozpoznávače hlasu a generátory, extraktory klíčových slov atd.).


CLS INFRA D8.1 Report of the tools for the basic Natural Language Processing (NLP) tasks in the CLS context

CLS INFRA D8.1 Zpráva o nástrojích pro NLP v kontextu CLS

This report lists and describes a selection of Natural Language Processing (NLP) tools which
are considered to form a Corpus-Enrichment and NLP toolchain for common CLS research
tasks. The tools were selected to be:
• safely positioned in their life cycle, i.e., state-of-the art, and mature as well as
continuously maintained, or in development and promised as CLS Infra Deliverables by
March 2025
• as multilingual as possible (beyond English and several major European languages)
• as interoperable as possible with other tools and texts in other languages.

Tato zpráva uvádí a popisuje výběr nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), které
jsou považovány za tvořící soubor nástrojů Corpus-Enrichment a NLP pro společný výzkum CLS
úkoly. Nástroje byly vybrány jako:
• bezpečně umístěné ve svém životním cyklu, tj. nejmodernější, a stejně tak vyzrálé
průběžně udržovány nebo ve vývoji a přislíbeny jako CLS Infra Deliverables by
březen 2025
• pokud možno vícejazyčný (kromě angličtiny a několika hlavních evropských jazyků)
• co možná nejvíce interoperabilní s jinými nástroji a texty v jiných jazycích.

Silvie Cinková
Julie Birkholz
Ingo Börner
Tess Dejaeghere
Serge Heiden
Maarten Janssen
Michal Křen
Alvaro Perez Pozo


How Corpus Analysis Helps Operationalize Research Questions and Entices Literary Scholars to Learn Programming.

We describe the preparation and implementation of the corpus linguistics summer school for DH. We assumed that students have no programming knowledge, but want to familiarize themselves with what they should learn in order to build text corpora and search them.

Popisujeme přípravu a realizaci letní školy korpusové lingvistiky pro DH. Vycházeli jsme z toho, že studenti nemají žádné znalosti programování, ale chtějí se zorientovat v tom, co by se měli doučit, aby mohli stavět textové korpusy a prohledávat je.

Silvie Cinková
Václav Cvrček
Maarten Janssen
Michal Křen


Gaps in conversion of verbs to nouns in Czech

Nerealizace deverbální konverze substantiv v češtině

The present paper deals with conversion between nouns and verbs in Czech. It points out that in some morphological families conversion occurs repeatedly, while in others it occurs only once. The analysis, which is based on a dataset of more than 2,000 conversion pairs and related morphological families extracted from a 100-million corpus of written Czech, seeks to identify linguistic features that may underlie these differences.
The non-attestation of the particular formations, or the appearance of the gaps, is put in the context of the discussion of competition and blocking in word formation. Attention is paid particularly to established synonyms that would block the converted word (synonymy-based blocking), but such an explanation accounts for only a few individual cases in the dataset.
Rather, the data suggest that the capacity of repeated conversion is related to the word class of the unmotivated item in the respective morphological family. Conversion reoccurs in the families that originate in a verb, but it is prevented in the families that are traced back to a noun.

Tento příspěvek se zabývá slovotvorným procesem konverze v češtině. Poukazuje na to, že v některých slovotvorných hnízdech dochází ke konverzi opakovaně, zatímco v jiných pouze jednou. Analýza, která je založena na souboru více než 2 000 konverzních párů a souvisejících slovotvorných hnízd extrahovaných ze 100milionového korpusu psané češtiny, se snaží identifikovat lingvistické rysy, které mohou být příčinou těchto rozdílů.


Semantic annotation of noun/verb conversion in Czech

Sémantická anotace konverze mezi substantivy a slovesy v češtině

The item contains a list of 2,058 noun/verb conversion pairs along with related formations (word-formation paradigms) provided with linguistic features, including semantic categories that characterize semantic relations between the noun and the verb in each conversion pair. Semantic categories were assigned manually by two human annotators based on a set of sentences containing the noun and the verb from individual conversion pairs.
In addition to the list of paradigms, the item contains a set of 739 files (a separate file for each conversion pair) annotated by the annotators in parallel and a set of 2,058 files containing the final annotation, which is included in the list of paradigms.

Data obsahují seznam 2 058 konverzních dvojic, které jsou tvořeny substantivem a od něj utvořeným slovesem (denomimální konverze) nebo slovesem a od něj utvořeným substantivem (deverbální konverze). Konverzní dvojice jsou opatřeny řadou jazykových rysů včetně sémantických kategorií, které charakterizují významové vztahy mezi podstatným jménem a slovesem v každé dvojici. Sémantické kategorie byly přiřazeny ručně na základě souboru vět obsahujících substantivum a sloveso z jednotlivých dvojic.
Kromě seznamu paradigmat obsahuje položka soubor 739 souborů (pro každou konverzní dvojici samostatný soubor), které anotátoři anotovali paralelně, a soubor 2 058 souborů obsahujících konečnou anotaci, z níž seznam konverzních dvojic vychází.

Magda Ševčíková
Lukáš Kyjánek
Hana Hledíková
Anna Staňková


Semantics of noun/verb conversion in Czech: lessons learned from corpus data annotation

Sémantika v konverzních párech podstatných jmen / sloves v češtině: poučení z anotace korpusových dat

The paper contributes to the study of conversion in Czech, which is rarely understood as an independent word-formation process and therefore not much attention has been paid to its semantics in the literature on Czech (only as part of research on derivation). An annotation experiment is presented in which semantic relations in 800 conversion pairs are assessed on the basis of corpus concordances by two human raters in parallel. The annotation experiment provides evidence of the applicability of semantic classification of conversion based on meaning paraphrases on large-scale linguistic data, showing that it is possible to reach reasonable inter-annotator agreement. The sources of disagreement, as well as the patterns of polysemy found in the data, provide information about the conceptual relationships between the semantic categories in conversion.

Práce přispívá ke studiu české konverze, která je málokdy chápána jako samostatný slovotvorný proces, a proto její sémantice nebyla v literatuře o češtině věnována příliš velká pozornost (pouze v rámci výzkumu odvozování). Je prezentován anotační experiment, ve kterém jsou paralelně dvěma lidskými hodnotiteli posuzovány sémantické vztahy v 800 konverzních párech na základě korpusových konkordancí. Anotační experiment poskytuje důkaz o použitelnosti sémantické klasifikace konverze založené na významových parafrázích na rozsáhlých lingvistických datech a ukazuje, že je možné dosáhnout rozumné mezianotátorské shody. Zdroje nesouhlasu, stejně jako vzorce polysémie nalezené v datech, poskytují informace o konceptuálních vztazích mezi sémantickými kategoriemi při konverzi.

Magda Ševčíková
Hana Hledíková
Lukáš Kyjánek
Anna Staňková


The ParlaMint corpora of parliamentary proceedings

Korpusy přepisů parlamentních zasedání ParlaMint

This paper presents the ParlaMint corpora containing transcriptions of the sessions of the 17 European national parliaments with half a billion words. The corpora are uniformly encoded, contain rich meta-data about 11 thousand speakers, and are linguistically annotated following the Universal Dependencies formalism and with named entities. Samples of the corpora and conversion scripts are available from the project’s GitHub repository, and the complete corpora are openly available via the CLARIN.SI repository for download, as well as through the NoSketch Engine and KonText concordancers and the Parlameter interface for on-line exploration and analysis.

Tato práce představuje korpus ParlaMint obsahující přepisy ze zasedání 17 evropských národních parlamentů s půl miliardou slov. Korpusy jsou jednotně kódovány, obsahují bohatá metadata o 11 tisících mluvčích a jsou lingvisticky anotovány podle Universal Dependencies a s pojmenovanými entitami. Vzorky korpusů a konverzních skriptů jsou k dispozici v úložišti projektu na GitHub a kompletní korpusy jsou otevřeně k dispozici prostřednictvím úložiště CLARIN.SI ke stažení, stejně jako prostřednictvím NoSketch Engine a KonText a rozhraní Parlameter pro on-line průzkum a analýzu.

Tomaž Erjavec
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Nikola Ljubešić
Kiril Simov
Andrej Pančur
Michał Rudolf
Matyáš Kopp
Starkaður Barkarson
Steinþór Steingrímsson
Çağrı Çöltekin
Jesse de Does
Katrien Depuydt
Tommaso Agnoloni
Giulia Venturi
María Calzada Pérez
Luciana de Macedo
Costanza Navarretta
Giancarlo Luxardo
Matthew Coole
Paul Rayson
Vaidas Morkevičius
Tomas Krilavičius
Roberts Darģis
Orsolya Ring
Ruben van Heusden
Maarten Marx
Darja Fišer


TEI and Git in ParlaMint: Collaborative Development of Language Resources

TEI a Git v ParlaMint: Spolupráce při rozvoji jazykových zdrojů

This paper discusses the encoding, validation and development of language resources of the completed ParlaMint I and on-going ParlaMint II CLARIN projects, which centre on the collaborative development of a large set of interoperable corpora of parliamentary proceedings. It focuses on the ParlaMint encoding and the GitHub development platform and the evaluation of their use by project partners. We introduce the use of TEI ODD for the encoding guidelines and validation schemas. We motivate and explain using Git to develop and maintain the encoding schemas, validation and conversion scripts and valid samples of the corpora. Apart from revision control, issues, and publishing documentation, the GitHub platform also supports integrating code execution with pull requests, which significantly automates the data submission process. The paper also presents the results of a survey on the use of TEI and Git in the ParlaMint projects among the project participants. Overall, participants were mostly positive about their experience with TEI and Git, although some difficulties were reported. Some partners also expressed doubts about whether the current scheme is flexible enough to support encoding the unique features of sometimes drastically different parliamentary systems. On the other hand, reactions to Git were very positive in terms of information and feedback received via GitHub Issues, effectiveness in the communication process, and plans to use Git in the future. However, there was less agreement on whether the requirements and workflows were adequately explained. The reported difficulties will serve as a basis for further Git workflow optimisation in ParlaMint.

Tento článek pojednává o kódování, validaci a vývoji jazykových zdrojů dokončeného projektu ParlaMint I a probíhajícího projektu ParlaMint II CLARIN, které se zaměřují na společný vývoj velkého souboru interoperabilních korpusů parlamentních jednání. Zaměřuje se na kódování ParlaMint a vývojovou platformu GitHub a vyhodnocování jejich využití partnery projektu. Zavádíme využití TEI ODD pro pokyny pro kódování a validační schémata. Motivujeme a vysvětlujeme využití Gitu pro vývoj a údržbu kódovacích schémat, validačních a konverzních skriptů a platných vzorků korpusů. Kromě kontroly revizí, problémů a publikační dokumentace podporuje platforma GitHub také integraci provádění kódu s požadavky pull, což významně automatizuje proces odevzdávání dat. Příspěvek také prezentuje výsledky průzkumu o využití TEI a Git v projektech ParlaMint mezi účastníky projektu. Celkově se účastníci ke svým zkušenostem s TEI a Git stavěli většinou pozitivně, i když byly hlášeny určité potíže. Někteří partneři také vyjádřili pochybnosti o tom, zda je stávající systém dostatečně flexibilní na to, aby podporoval kódování jedinečných vlastností někdy drasticky odlišných parlamentních systémů. Na druhou stranu byly reakce na Git velmi pozitivní, pokud jde o informace a zpětnou vazbu získané prostřednictvím GitHub Issues, efektivitu v komunikačním procesu a plány na používání Git v budoucnu. Menší shoda však panovala v tom, zda byly požadavky a pracovní postupy dostatečně vysvětleny. Oznámené potíže poslouží jako základ pro další optimalizaci pracovního postupu Git v ParlaMint.


Multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint 4.0

Vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint 4.0

ParlaMint is a multilingual set of comparable corpora containing parliamentary debates. It contains parliament debates from these countries and regions: Austria, Belgium, Bosnia, Bulgaria, Basque Country, Catalonia, Croatia, Czechia, Denmark, Estonia, Galicia, Greek, Finland, France, Iceland, Italy, Latvia, Hungary, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Serbia, Slovenia, Spain, Sweden, Turkey, UK, Ukraine.

ParlaMint je vícejazyčný soubor srovnatelných korpusů obsahujících parlamentní debaty. Obsahuje parlamentní debaty z těchto zemí a regionů: Belgie, Bosna, Bulharsko, Baskicko, Katalánsko, Chorvatsko, Česko, Dánsko, Estonsko, Galicie, Řecko, Finsko, Francie, Island, Itálie, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemsko, Norsko, Polsko, Portugalsko, Srbsko, Slovinsko, Španělsko, Švédsko, Turecko, Spojené království, Ukrajina.

Tomaž Erjavec
Matyáš Kopp
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Manex Agirrezabal
Tommaso Agnoloni
José Aires
Monica Albini
Jon Alkorta
Iván Antiba-Cartazo
Ekain Arrieta
Mario Barcala
Daniel Bardanca
Starkaður Barkarson
Roberto Bartolini
Roberto Battistoni
Núria Bel
Maria del Mar Bonet Ramos
María Calzada Pérez
Aida Cardoso
Çağrı Çöltekin
Matthew Coole
Roberts Darģis
Ruben de Libano
Griet Depoorter
Sascha Diwersy
Réka Dodé
Kike Fernandez
Elisa Fernández Rei
Francesca Frontini
Marcos Garcia
Noelia García Díaz
Pedro García Louzao
Maria Gavriilidou
Dimitris Gkoumas
Ilko Grigorov
Vladislava Grigorova
Dorte Haltrup Hansen
Mikel Iruskieta
Johan Jarlbrink
Kinga Jelencsik-Mátyus
Bart Jongejan
Neeme Kahusk
Martin Kirnbauer
Anna Kryvenko
Noémi Ligeti-Nagy
Nikola Ljubešić
Giancarlo Luxardo
Carmen Magariños
Måns Magnusson
Carlo Marchetti
Maarten Marx
Katja Meden
Amália Mendes
Michal Mochtak
Martin Mölder
Simonetta Montemagni
Costanza Navarretta
Bartłomiej Nitoń
Fredrik Mohammadi Norén
Amanda Nwadukwe
Mihael Ojsteršek
Andrej Pančur
Vassilis Papavassiliou
Rui Pereira
María Pérez Lago
Stelios Piperidis
Hannes Pirker
Marilina Pisani
Henk van der Pol
Prokopis Prokopidis
Valeria Quochi
Paul Rayson
Xosé Luís Regueira
Michał Rudolf
Manuela Ruisi
Peter Rupnik
Daniel Schopper
Kiril Simov
Laura Sinikallio
Jure Skubic
Lars Magne Tungland
Jouni Tuominen
Ruben van Heusden
Zsófia Varga
Marta Vázquez Abuín
Giulia Venturi
Adrián Vidal Miguéns
Kadri Vider
Ainhoa Vivel Couso
Adina Ioana Vladu
Tanja Wissik
Väinö Yrjänäinen
Rodolfo Zevallos
Darja Fišer


Multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint 3.0

Vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint 3.0

ParlaMint is a multilingual set of comparable corpora containing parliamentary debates. It contains parliament debates from these countries and regions: Austria, Belgium, Bosnia, Bulgaria, Catalonia, Croatia, Czechia, Denmark, Estonia, Galicia, Greek, France, Iceland, Italy, Latvia, Hungary, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Serbia, Slovenia, Sweden, Turkey, UK, Ukraine.

ParlaMint je vícejazyčný soubor srovnatelných korpusů obsahujících parlamentní debaty. Obsahuje parlamentní debaty z těchto zemí a regionů: Belgie, Bosna, Bulharsko, Katalánsko, Chorvatsko, Česko, Dánsko, Estonsko, Galicie, Řecko, Francie, Island, Itálie, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemsko, Norsko, Polsko, Portugalsko, Srbsko, Slovinsko, Švédsko, Turecko, Velká Británie, Ukrajina.

Tomaž Erjavec
Matyáš Kopp
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Darja Fišer
Hannes Pirker
Tanja Wissik
Daniel Schopper
Martin Kirnbauer
Nikola Ljubešić
Peter Rupnik
Michal Mochtak
Henk van der Pol
Griet Depoorter
Kiril Simov
Vladislava Grigorova
Ilko Grigorov
Bart Jongejan
Dorte Haltrup Hansen
Costanza Navarretta
Martin Mölder
Neeme Kahusk
Kadri Vider
Núria Bel
Iván Antiba-Cartazo
Marilina Pisani
Rodolfo Zevallos
Adina Ioana Vladu
Carmen Magariños
Daniel Bardanca
Mario Barcala
Marcos Garcia
José Manuel Gómez Pérez
Pedro García Louzao
Ainhoa Vivel Couso
Marta Vázquez Abuín
Noelia García Díaz
Adrián Vidal Miguéns
Elisa Fernández Rei
Xosé Luís Regueira
Sascha Diwersy
Giancarlo Luxardo
Matthew Coole
Paul Rayson
Amanda Nwadukwe
Dimitris Gkoumas
Vassilis Papavassiliou
Giedrė Jarašiūnaitė
Maria Gavriilidou
Stelios Piperidis
Noémi Ligeti-Nagy
Kinga Jelencsik-Mátyus
Zsófia Varga
Réka Dodé
Starkaður Barkarson
Tommaso Agnoloni
Roberto Bartolini
Francesca Frontini
Simonetta Montemagni
Valeria Quochi
Giulia Venturi
Manuela Ruisi
Carlo Marchetti
Roberto Battistoni
Roberts Darģis
Ruben van Heusden
Maarten Marx
Lars Magne Tungland
Michał Rudolf
Bartłomiej Nitoń
José Aires
Amália Mendes
Aida Cardoso
Rui Pereira
Väinö Yrjänäinen
Fredrik Mohammadi Norén
Måns Magnusson
Johan Jarlbrink
Katja Meden
Andrej Pančur
Mihael Ojsteršek
Çağrı Çöltekin
Anna Kryvenko


Linguistically annotated multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint.ana 3.0

Lingvisticky anotovaný vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint.ana 3.0

ParlaMint.ana is a multilingual set of comparable linguistically annotated corpora containing parliamentary debates. It contains parliament debates from these countries and regions: Austria, Belgium, Bosnia, Bulgaria, Catalonia, Croatia, Czechia, Denmark, Estonia, Galicia, Greek, France, Iceland, Italy, Latvia, Hungary, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Serbia, Slovenia, Sweden, Turkey, UK, Ukraine

ParlaMint.ana je vícejazyčný soubor srovnatelných jazykově anotovaných korpusů obsahujících parlamentní debaty. Obsahuje parlamentní debaty z těchto zemí a regionů: Belgie, Bosna, Bulharsko, Katalánsko, Chorvatsko, Česko, Dánsko, Estonsko, Galicie, Řecko, Francie, Island, Itálie, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemsko, Norsko, Polsko, Portugalsko, Srbsko, Slovinsko, Švédsko, Turecko, Velká Británie, Ukrajina

Tomaž Erjavec
Matyáš Kopp
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Darja Fišer
Hannes Pirker
Tanja Wissik
Daniel Schopper
Martin Kirnbauer
Michal Mochtak
Nikola Ljubešić
Peter Rupnik
Henk van der Pol
Griet Depoorter
Jesse de Does
Kiril Simov
Vladislava Grigorova
Ilko Grigorov
Bart Jongejan
Dorte Haltrup Hansen
Costanza Navarretta
Martin Mölder
Neeme Kahusk
Kadri Vider
Núria Bel
Iván Antiba-Cartazo
Marilina Pisani
Rodolfo Zevallos
Xosé Luís Regueira
Adina Ioana Vladu
Carmen Magariños
Daniel Bardanca
Mario Barcala
Marcos Garcia
María Pérez Lago
Pedro García Louzao
Ainhoa Vivel Couso
Marta Vázquez Abuín
Noelia García Díaz
Adrián Vidal Miguéns
Elisa Fernández Rei
Sascha Diwersy
Giancarlo Luxardo
Matthew Coole
Paul Rayson
Amanda Nwadukwe
Dimitris Gkoumas
Vassilis Papavassiliou
Prokopis Prokopidis
Maria Gavriilidou
Stelios Piperidis
Noémi Ligeti-Nagy
Kinga Jelencsik-Mátyus
Zsófia Varga
Réka Dodé
Starkaður Barkarson
Tommaso Agnoloni
Roberto Bartolini
Francesca Frontini
Simonetta Montemagni
Valeria Quochi
Giulia Venturi
Manuela Ruisi
Carlo Marchetti
Roberto Battistoni
Roberts Darģis
Ruben van Heusden
Maarten Marx
Katrien Depuydt
Lars Magne Tungland
Michał Rudolf
Bartłomiej Nitoń
José Aires
Amália Mendes
Aida Cardoso
Rui Pereira
Väinö Yrjänäinen
Fredrik Mohammadi Norén
Måns Magnusson
Johan Jarlbrink
Katja Meden
Andrej Pančur
Mihael Ojsteršek
Çağrı Çöltekin
Anna Kryvenko


Linguistically annotated multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint.ana 4.0

Lingvisticky anotovaný vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint.ana 4.0

ParlaMint.ana is a multilingual set of comparable linguistically annotated corpora containing parliamentary debates. It contains parliament debates from these countries and regions: Austria, Belgium, Bosnia, Bulgaria, Basque Country, Catalonia, Croatia, Czechia, Denmark, Estonia, Galicia, Greek, Finland, France, Iceland, Italy, Latvia, Hungary, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Serbia, Slovenia, Spain, Sweden, Turkey, UK, Ukraine.

ParlaMint.ana je vícejazyčný soubor srovnatelných jazykově anotovaných korpusů obsahujících parlamentní debaty Obsahuje parlamentní debaty z těchto zemí a regionů: Belgie, Bosna, Bulharsko, Baskicko, Katalánsko, Chorvatsko, Česko, Dánsko, Estonsko, Galicie, Řecko, Finsko, Francie, Island, Itálie, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemsko, Norsko, Polsko, Portugalsko, Srbsko, Slovinsko, Španělsko, Švédsko, Turecko, Spojené království, Ukrajina.

Tomaž Erjavec
Matyáš Kopp
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Rodrigo Agerri
Manex Agirrezabal
Tommaso Agnoloni
José Aires
Monica Albini
Jon Alkorta
Iván Antiba-Cartazo
Ekain Arrieta
Mario Barcala
Daniel Bardanca
Starkaður Barkarson
Roberto Bartolini
Roberto Battistoni
Núria Bel
Maria del Mar Bonet Ramos
María Calzada Pérez
Aida Cardoso
Çağrı Çöltekin
Matthew Coole
Roberts Darģis
Jesse de Does
Ruben de Libano
Griet Depoorter
Katrien Depuydt
Sascha Diwersy
Réka Dodé
Kike Fernandez
Elisa Fernández Rei
Francesca Frontini
Marcos Garcia
Noelia García Díaz
Pedro García Louzao
Maria Gavriilidou
Dimitris Gkoumas
Ilko Grigorov
Vladislava Grigorova
Dorte Haltrup Hansen
Mikel Iruskieta
Johan Jarlbrink
Kinga Jelencsik-Mátyus
Bart Jongejan
Neeme Kahusk
Martin Kirnbauer
Anna Kryvenko
Noémi Ligeti-Nagy
Nikola Ljubešić
Giancarlo Luxardo
Carmen Magariños
Måns Magnusson
Carlo Marchetti
Maarten Marx
Katja Meden
Amália Mendes
Michal Mochtak
Martin Mölder
Simonetta Montemagni
Costanza Navarretta
Bartłomiej Nitoń
Fredrik Mohammadi Norén
Amanda Nwadukwe
Mihael Ojsteršek
Andrej Pančur
Vassilis Papavassiliou
Rui Pereira
María Pérez Lago
Stelios Piperidis
Hannes Pirker
Marilina Pisani
Henk van der Pol
Prokopis Prokopidis
Valeria Quochi
Paul Rayson
Xosé Luís Regueira
Michał Rudolf
Manuela Ruisi
Peter Rupnik
Daniel Schopper
Kiril Simov
Laura Sinikallio
Jure Skubic
Minna Tamper
Lars Magne Tungland
Jouni Tuominen
Ruben van Heusden
Zsófia Varga
Marta Vázquez Abuín
Giulia Venturi
Adrián Vidal Miguéns
Kadri Vider
Ainhoa Vivel Couso
Adina Ioana Vladu
Tanja Wissik
Väinö Yrjänäinen
Rodolfo Zevallos
Darja Fišer


It's good to be afraid of artificial intelligence, but it's necessary to be afraid in the right way, says computer researcher

Je dobré se umělé inteligence bát, ale je nutné se bát správným způsobem, říká počítačový výzkumník

What was a clandestine discipline for a few enthusiasts just three years ago is now a global phenomenon that most don't know what to do with. The rise of artificial intelligence can be compared to the massive rise of the Internet in the 1990s. Back then, no one knew what the world web had to offer. What is certain is that it only became dangerous because of those who sit behind the monitor - that is, the people themselves.

To, co byla ještě před třemi lety pokoutní disciplína pro pár nadšenců, je dnes celosvětový fenomén, se kterým si většina ale neví rady. Rozmach umělé inteligence se dá přirovnat k masivnímu nástupu internetu v 90. letech. Tehdy také nikdo netušil, co všechno světová síť dokáže nabídnout. Jisté je, že nebezpečnou se stala jen díky těm, kteří sedí za monitorem - tedy samotným lidem.

Alžběta Havlová
Rudolf Rosa
Tomáš Studeník


People often fear artificial intelligence badly, waiting for robots to take over and kill us all, says researcher

Lidé se často bojí umělé inteligence špatně, čekají, kdy roboti získají nadvládu a všechny nás pozabíjejí, říká výzkumník

Artificial intelligence has become a global phenomenon that most of us don't understand very well. Its boom can be compared to the massive rise of the Internet in the 1990s. 'On the web it will be better than us, on the contrary, where there is no data there is room for a human,' says the hacker. Listen to the full episode of the series.

Z umělé inteligence se stal světový fenomén, kterému většina z nás moc nerozumí. Její rozmach se dá přirovnat k masivnímu nástupu internetu v devadesátých letech. „Na webu bude lepší než my, naopak tam, kde data nejsou, je prostor pro člověka,“ říká hacker. Poslechněte si celý díl seriálu.


A few years ago, artificial intelligence was an obscure discipline. Today, it can generate both a fairy tale and a play.

Před pár lety byla umělá inteligence obskurní disciplínou. Dnes umí vygenerovat pohádku i divadelní hru

The assignment of the computer linguist Rudolf Rosa was – Doggie and kitty cooked a cake. How will the artificial intelligence cope with creating a play or a well-known fairy tale for children? And why does the computer linguist miss the older language model in which he created a play for the Švanda Theatre?

Zadání počítačového lingvisty Rudolfa Rosy znělo – Pejsek a kočička vařili dort.  Jak si umělá inteligence poradí s vytvořením divadelní hry nebo známé pohádky pro děti? A proč se počítačovému lingvistovi stýská po starším jazykovém modelu, ve kterém tvořil divadelní hru pro Švandovo divadlo?


There's a need for innovation in the arts. Artificial intelligence only draws on what's been done, says computer linguist

V umění je potřeba inovace. Umělá inteligence čerpá jen z toho, co už bylo, říká počítačový lingvista

In Series of the Week, we talk about artificial intelligence. How does artificial intelligence cope with creating a play or a well-known fairy tale for children? The assignment of the computer linguist Rudolf Rosa was: A doggy and a kitty were cooking a cake.

V Seriálu týdne mluvíme o umělé inteligenci. Jak si umělá inteligence poradí s vytvořením divadelní hry nebo známé pohádky pro děti? Zadání počítačového lingvisty Rudolfa Rosy znělo: Pejsek a kočička vařili dort.


Linking lexical and textual resources in LiLa: the examples of Querolus and Lexicon Bohemorum

Propojení lexikálních a textových zdrojů v LiLa: příklady Querolus a Lexicon Bohemorum

The talk presents the process of linking and integrating two resources into the LiLa Knowledge Base, developed within the LiLa - Linking Latin project (ERC Grant Agreement No. 769994). First, the linking process of a textual resource is described: Querolus, a Latin anonymous comedy dating back to V century. Secondly, a lexicon resource is presented: Lexicon Medii Aevi Latinitatis Lexicon Bohemorum, a lexicon collecting Latin vocabulary used in Czech lands in Middle Ages (1000-1500 AD).

Přednáška představuje proces propojení a integrace dvou zdrojů do znalostní databáze LiLa, vyvinuté v rámci projektu LiLa - Linking Latin (ERC Grant Agreement No. 769994). Nejprve je popsán proces propojování textového zdroje: Querolus, latinská anonymní komedie z V. století. Za druhé je představen lexikální zdroj: Lexicon Medii Aevi Latinitatis Lexicon Bohemorum, lexikon shromažďující latinskou slovní zásobu užívanou v českých zemích ve středověku (1000-1500 AD).


Omnia Mutantur: Latin Treebanks in Universal Dependencies as a Gateway to the Investigation of Language Change

Omnia Mutantur: Latinské stromové banky v Universal Dependencies jako brána ke zkoumání jazykových změn

Spread over a span of more than two millennia and across an area that corresponds to today’s Europe, the Latin language has undergone a number of significant changes, affecting each of its linguistic layers (e.g., vocabulary, morphology and syntax). Diachronic, diatopic and diaphasic variability - respectively, variability in time, space and context - thus represents a non-negligible issue when it comes to Natural Language Processing of Latin. Being a historical language, such intra-linguistic variability is intrinsically tied in it and has a significant impact in every NLP task. For instance, it has been repeatedly remarked that variability of Latin texts has significant negative impact on parsing performances. Namely, when a model is used to parse data that differ from those it has been trained on, a considerable drop can be observed in accuracy scores.
Therefore, the five treebanks available in Universal Dependencies, as released through LINDAT/CLARIN, represent a unique resource allowing to examine how Latin varies across time, space, and literary genres, and thus to gain valuable insights on the evolution of the language across multiple dimensions. The Late Latin Charter Treebank, for instance, includes charters dating back to VIII-IX centuries AD, while Perseus encompasses Classical Latin poetry and prose. Thanks to the large collection of syntactic data that CLARIN offers, it is possible to carry out linguistic investigations, which are also facilitated by tools that – via CLARIN – provide a way to browse these data, such as PML-TQ.
One of the goals is thus to try to define a strategy to handle such diversity in parsing, as well as to detect the most diverse linguistic phenomena. Analysing errors made by parsers can be a useful strategy towards these goals. One of the several parsers that were selected for this research is UDPipe, once again readily available thanks to CLARIN. Yet, the main contribution of CLARIN to this kind of research definitely consists in the data it provides. Indeed, dealing with ancient languages necessarily means dealing with data that are already available, as the absence of native speakers does not allow to easily collect new ones. And by helping to store and preserve these data, CLARIN provides us with a useful gateway to ancient languages like Latin.
Of course, in order to investigate data, we need them to be consistent. Having immediately observed that the treebanks presented many divergences at the annotation level, I have first been working on harmonising them so as to make them more mutually consistent and more compliant to UD guidelines. The morphologically and syntactically harmonised version of the treebanks, that resulted from this process, has already been made available and is now used for all further experiments, which concern not only syntax, but extend the investigation of Latin variability also to the semantic layer. The considerations of language variability will be further extended from syntax to semantics, starting with providing a uniform semantic representation of a selected subsample of the treebanks.

Latinský jazyk, který se rozprostíral po více než dvě tisíciletí na území odpovídajícím dnešní Evropě, prošel řadou významných změn, které se dotkly všech jeho jazykových vrstev (např. slovní zásoby, morfologie a syntaxe). Diachronní, diatopická a diafázická variabilita - respektive variabilita v čase, prostoru a kontextu - tak představuje nezanedbatelný problém, pokud jde o zpracování přirozeného jazyka latiny. Jelikož se jedná o historický jazyk, je tato vnitrojazyková variabilita s ním neodmyslitelně spjata a má významný dopad v každé úloze NLP. Bylo například opakovaně poznamenáno, že variabilita latinských textů má značný negativní dopad na výkonnost parsování. Konkrétně, pokud je model použit k parsování dat, která se liší od těch, na nichž byl natrénován, lze pozorovat značný pokles skóre přesnosti.
Pět stromových bank dostupných v Universal Dependencies, které byly zveřejněny prostřednictvím LINDAT/CLARIN, proto představuje jedinečný zdroj umožňující zkoumat, jak se latina mění v čase, prostoru a literárních žánrech, a získat tak cenné poznatky o vývoji jazyka v mnoha dimenzích. Late Latin Charter Treebank například zahrnuje listiny z VIII-IX století n. l., zatímco Perseus zahrnuje klasickou latinskou poezii a prózu. Díky rozsáhlé sbírce syntaktických dat, kterou CLARIN nabízí, je možné provádět lingvistická zkoumání, která usnadňují i nástroje, jež - prostřednictvím CLARINu - umožňují tato data prohlížet, jako například PML-TQ.
Jedním z cílů je tedy pokusit se definovat strategii, jak se s takovou rozmanitostí vypořádat při parsování a jak odhalit nejrůznější jazykové jevy. Analýza chyb, kterých se parsery dopouštějí, může být užitečnou strategií k dosažení těchto cílů. Jedním z několika parserů, které byly pro tento výzkum vybrány, je UDPipe, opět snadno dostupný díky CLARIN. Hlavní přínos CLARINu pro tento druh výzkumu však rozhodně spočívá v datech, která poskytuje. Zabývat se starými jazyky totiž nutně znamená pracovat s daty, která jsou již k dispozici, protože absence rodilých mluvčích neumožňuje snadno shromažďovat nová. A tím, že CLARIN pomáhá tato data uchovávat a uchovávat, nám poskytuje užitečnou bránu ke starověkým jazykům, jako je latina.
Abychom mohli data zkoumat, potřebujeme samozřejmě, aby byla konzistentní. Poté, co jsem ihned zjistil, že stromové banky vykazují na úrovni anotací mnoho rozdílů, jsem nejprve pracoval na jejich harmonizaci, aby byly vzájemně konzistentnější a více odpovídaly směrnicím UD. Morfologicky a syntakticky harmonizovaná verze treebank, která je výsledkem tohoto procesu, již byla zpřístupněna a nyní se používá pro všechny další experimenty, které se týkají nejen syntaxe, ale rozšiřují zkoumání variability latinky i na sémantickou rovinu. Úvahy o variabilitě jazyka budou dále rozšířeny ze syntaxe na sémantiku, počínaje poskytnutím jednotné sémantické reprezentace vybrané podskupiny treebanků.


Latin Morphology through the Centuries: Ensuring Consistency for Better Language Processing

Latinská morfologie napříč staletími: zajištění konzistence pro lepší zpracování jazyka

This paper focuses on the process of harmonising the five Latin treebanks available in Universal Dependencies with respect to morphological annotation. We propose a workflow that allows to first spot inconsistencies and missing information, in order to detect to what extent the annotations differ, and then correct the retrieved bugs, with the goal of equalising the annotation of morphological features in the treebanks and producing more consistent linguistic data. Subsequently, we present some experiments carried out with UDPipe and Stanza in order to assess the impact of such harmonisation on parsing accuracy.

Tento příspěvek se zaměřuje na proces harmonizace pěti latinských treebanků, které jsou součástí Universal Dependencies, s ohledem na morfologickou anotaci. Představujeme metodologii, která umožňuje najít nekonzistence a chybějící informace, stanovit míru odlišnosti anotací v jednotlivých korpusech a následovně opravit nalezené chyby. Cílem je učinit anotace morfologických rysů v jednotlivých treebancích navzájem co možná nejpodobnější a vyprodukovat konzistentnější jazyková data. Poté uvádíme experimenty s UDPipe a Stanzou, abychom stanovili vliv zmíněné harmonizace na úspěšnost parsingu.


Universalising Latin Universal Dependencies: a harmonisation of Latin treebanks in UD

Univerzalizace latinských Universal Dependencies: harmonizace latinských treebanků v UD

This paper presents the harmonisation process carried out on the five treebanks available for Latin in Universal Dependencies, with the aim of eliminating the discrepancies in their annotation styles. Indeed, this is the first issue to be addressed when parsing Latin, as significant drops in parsing accuracy on different Latin treebanks have been repeatedly observed. Latin syntactic variability surely accounts for this, but parsing results are as well affected by divergent annotation choices. By analysing where annotations differ, we propose a Python-based alignment of the five UD treebanks. Consequently, the impact of annotation choices on accuracy scores is assessed by performing parsing experiments with UDPipe and Stanza.

Tento článek představuje proces harmonizace, provedené na pěti závislostních korpusech latiny v Universal Dependencies, s cílem eliminovat rozdíly v jejich anotačních stylech.


Linking the Dictionary of Medieval Latin in the Czech Lands to the LiLa Knowledge Base

Propojení Slovníku středověké latiny v českých zemích se LiLa Knowledge Base

The paper presents the process of linking the Dictionary of Medieval Latin in the Czech Lands to the LiLa Knowledge Base, which adopts the Linked Data paradigm to make linguistic resources for Latin interoperable. An overview of the Dictionary and of the architecture of the LiLa Knowledge Base is first provided; then, the stages of the process of linking the Dictionary to LiLa's collection of lemmas are described. In conclusion, a query illustrates how interoperability allows for full exploitation of Latin resources.

Práce představuje proces propojení Slovníku středověké latiny v českých zemích se znalostní základnou LiLa, která přejímá paradigma Propojených dat, aby jazykové zdroje pro latinu byly interoperabilní. Nejprve je uveden přehled Slovníku a architektury znalostní základny LiLa; poté jsou popsány fáze procesu propojení Slovníku se sbírkou lemmů LiLa. Na závěr dotaz ilustruje, jak interoperabilita umožňuje plné využití latinských zdrojů.

Federica Gamba
Marco Passarotti
Paolo Ruffolo


A meeting for authors of fantasy who are eager to learn something new or meet new colleagues with the same interest. Visitors can enjoy a range of lectures on writing as well as workshops from experienced writers and other professionals.

Setkání pro autory fantastiky, kteří touží dozvědět se něco nového nebo potkat nové kolegy se stejným zájmem. Na návštěvníky čeká pásmo přednášek o psaní i workshopů od zkušených spisovatelů a dalších odborníků.


It explains the principles of how big language models work and in practice allows participants to learn how to use AI tools for their own agenda.

Vysvětluje principy fungování velkých jazykových modelů a v praxi umožňuje účastníkům naučit se používat AI nástroje pro vlastní agendu.


Presenting the demo version of the THEaiTRobot tool for generating theatre scripts at JDIM.

Představení demo verze nástroje THEaiTRobot na generování divadelních scénářů na JDIM.


Generating plays scenarios using GPT family language models

Generování scénářů divadelních her pomocí jazykových modelů rodiny GPT

In February 2021, as part of the THEaiTRE project at the Švanda Theatre, we presented a play called "AI: When a Robot Writes a Play." It was the first full-length play, the script of which was mostly generated automatically using a language model.

In the lecture, we will introduce the project, in which we used the language model GPT-2, which we have trained on the scenarios of the plays. We will explain how we progressed in the project and what we came across.

We will also look more generally at newer versions of large language models, such as GPT-4 or ChatGPT. We will tell how today's language models work and how they differ from previous n-gram models. We will also explain how they are trained, how they can be used, and what their problems are.

V únoru 2021 jsme v rámci projektu THEaiTRE ve Švandově divadle uvedli divadelní hru s názvem "AI: Když robot píše hru". Šlo o první celovečerní divadelní hru, jejíž scénář byl převážně vygenerován automaticky pomocí jazykového modelu.

V přednášce se seznámíme s projektem, v němž jsme využili jazykový model GPT-2, který jsme dotrénovali na scénářích divaelních her. Vysvětlíme si, jak jsme v projektu postupovali a na co jsme naráželi.

Podíváme se i obecněji na novější verze velkých jazykových modelů, jako je GPT-4 či ChatGPT. Řekneme si, jak dnešní jazykové modely fungují a jak se liší od předchozích n-gramových modelů. Vysvětlíme si také, jak se trénují, jak se dají použít, i jaké mají problémy.


GPT & Co.: Generating texts using large language models

GPT a spol.: Generování textů pomocí velkých jazykových modelů

The main topic of the seminar will be large language models (LLM, large language models), which have recently achieved very remarkable results. We will look at how these models are created and trained, how they can be used, their abilities and limitations, and what other research is being done in this area.

Hlavním tématem semináře budou velké jazykové modely (LLM, large language models), které v poslední době dosahují velmi pozoruhodných výsledků. Podíváme se, jak se tyto modely vytvářejí a trénují, jak je lze používat, jaké mají schopnosti i omezení, a jaký další výzkum v této oblasti probíhá.


GPT et al.: Generating Texts with Transformer-Based Large Language Models

GPT et al.: Generování textů s velkými jazykovými modely na bázi transformeru

This presentation explores the use of large transformer-based language models for generating texts. We will discuss the history of language modeling and how the recent advances in recurrent neural networks (RNNs) and transformer networks have enabled the development of powerful language models. We will also examine the use of subwords and attention mechanisms in these models. Finally, we will present the THEaiTRE project, which uses transformer-based language models to generate theatre play scripts.

Tato prezentace zkoumá využití velkých jazykových modelů založených na transformátorech pro generování textů. Budeme diskutovat o historii jazykového modelování a o tom, jak nedávný pokrok v oblasti rekurentních neuronových sítí (RNN) a transformátorových sítí umožnil rozvoj výkonných jazykových modelů. Budeme také zkoumat využití podslov a mechanismů pozornosti v těchto modelech. Na závěr představíme projekt THEaiTRE, který využívá jazykové modely založené na transformátorech pro generování scénářů divadelních her.


Information about risks related to artificial intelligence. Short TV entry.

Informace o rizicích spojených s umělou inteligencí. Krátký televizní vstup.


Panel: AI ARTIFICIAL INTELIGENCE NOT ONLY IN PHOTOGRAPHY

Panel: AI UMĚLÁ INTELIGENCE NEJEN VE FOTOGRAFII

Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D. is a computer linguist and robopsychologist. He studied at the Institute of Formal and Applied Linguistics of MFF UK, where he currently works as an academic researcher. In recent years, he has focused on generating text using language models. As part of the THEaiTRE project, he participated in the creation of the first Czech theatre play with a scenario generated by artificial intelligence. He is also a member of the AI group in a context that focuses on artificial intelligence in the context of various disciplines. Currently, he participates in the interdisciplinary project “Man, Soul, AI”, exploring the relationships between man, modern technologies and religious concepts. In the past, he has also worked on multilingual and interlingual language processing, morphological and compositional language analysis, automatic machine translation or interpretation of trained models of artificial neural networks.

Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D. je počítačovým lingvistou a robopsychologem. Studoval na Ústavu formální a aplikované lingvistiky MFF UK, kde v současné době působí jako akademický vědecký pracovník. V posledních letech se zaměřuje na generování textu pomocí jazykových modelů. V rámci projektu THEaiTRE se podílel na vzniku první české divadelní hry se scénářem vygenerovaným umělou inteligencí. Je také členem skupiny AI v kontextu, která se zaměřuje na umělou inteligenci v kontextu různých oborů. V současné době se podílí na interdisciplinárním projektu „Člověk, duše, AI“, zkoumajícím vztahy mezi člověkem, moderními technologiemi a náboženskými koncepty. V minulosti se věnoval také vícejazyčnému a mezijazyčnému zpracování jazyka, tvaroslovnému a skladebnému rozboru jazyka, automatickému strojovému překladu či interpretaci natrénovaných modelů umělých neuronových sítí.


panelist at Towards AI-Aided Human-Supervised Linguistics

panelista na Towards AI-Aided Human-Supervised Linguistics

● The evolving role of linguists: Today in near future
● The future of linguistic research infrastructure: Advancements in language corpora, user
interfaces, and linguistic annotation
● Reevaluating the authenticity of linguistic data
● Transformations in language education: Adapting to change and integration of AI
technologies in language teaching
● The future of “non-English” languages and “non-English” LLM

● Vyvíjející se role lingvistů: Dnes v blízké budoucnosti
● Budoucnost infrastruktury lingvistického výzkumu: Pokroky v jazykových korpusech, uživatelských
rozhraních a lingvistické anotaci
● Přehodnocení autenticity jazykových dat
● Transformace v jazykovém vzdělávání: Přizpůsobení se změně a integraci AI
technologií ve výuce jazyků
● Budoucnost „neanglických“ jazyků a „neanglických“ LLM


We cordially invite you to April's Inspiromat dedicated to the topic of AI, or artificial intelligence. We will talk about what AI actually is (and what it isn't). We will introduce you to basic concepts to get an idea of how it all actually works. In the second part we will then focus specifically on textual models, introduce how such a model works and what can be done with them (like writing a play). In the third phase we will try to outline in the form of a dialogue the possibilities and changes that the development of AI will bring not only to libraries.

The guest will be Rudolf Rosa Ph.D., a researcher in the field of computational linguistics and artificial intelligence at the Institute of Applied and Formal Linguistics of MFF UK. As part of the Theiatre project and in cooperation with Švandový Theatre, he presented a full-length play for which 90% of the script was written by artificial intelligence. He is one of the members of the AI team in a context dedicated to popularization and education in the field of artificial intelligence.

Srdečně vás zveme na dubnový Inspiromat věnovaný tématu AI neboli umělé inteligence. Budeme si povídat o tom, co AI vlastně je (a co není). Seznámíme vás se základními pojmy, abyste získali představu, jak to celé vlastně funguje. V druhé části se pak zaměříme konkrétně na textové modely, představíme, jak takový model funguje a co se s nimi dá dělat (třeba napsat divadelní hra). Ve třetí fázi pak formou dialogu zkusíme nastínit možnosti a změny, které rozvoj AI přinese nejenom do knihoven.

Hostem bude Rudolf Rosa Ph.D., výzkumník v oblasti komputační lingvistiky a umělé inteligence na Ústavu aplikované a formální lingvistiky MFF UK. V rámci projektu Theiatre a ve spolupráci se Švandovým divadlem uvedl celovečerní divadelní hru, ke které z 90% scénář napsala umělá inteligence. Je jedním z členů týmu AI v kontextu, který se věnuje popularizaci a vzdělávání v oblasti umělé inteligence.


THEaiTRE: Automatically Generating Theatre Play Scripts

THEaiTRE: Automatické generování scénářů divadelních her

Presenting THEaiTRE project research for bachelor students of JKU.

Představení výzkumu v rámci projektu THEaiTRE pro bakalářské studenty JKU.


Lecture for participants on THEaiTRobot tool and language models.

Přednáška pro účastníky předmětu o nástroji THEaiTRobot a jazykových modelech.


THEaiTRE: Artificial Intelligence Writes Theatre Plays

THEaiTRE: Umělá inteligence píše divadelní hry

Lecture on generating theatre plays and language models at JDIM.

Přednáška o generování divadelních her a jazykových modelech na JDIM.


Participation in the Ajaj AI panel discussion? How libraries and society become familiar with artificial intelligence

účast na panelové diskuzi Ajaj AI? Jak se knihovny a společnost sžijí s umělou inteligencí

It will transform the labour market, the form of education, the concept of copyright and the dynamics in society… What will artificial intelligence mean for the future of libraries?

Promění trh práce, podobu vzdělávání, pojetí autorských práv i dynamiku ve společnosti… Co bude umělá inteligence znamenat pro budoucnost knihoven?


Artificial intelligence, language models and theatre
Rules / machine learning
Capabilities and limitations of AI
THEaiTRE: AI in theatre
Language models

Umělá inteligence, jazykové modely a divadlo
Pravidla / strojové učení
Schopnosti a omezení AI
THEaiTRE: AI v divadle
Jazykové modely


More than just ChatGPT: The principles and capabilities of current AI tools. The principles of AI and machine learning. The capabilities of current AI tools. The legal aspects of AI.

Více než jen ChatGPT: Principy a možnosti současných nástrojů umělé inteligence. Principy AI a strojového učení. Možnosti současných AI nástrojů. Právní aspekty AI.


Popularisation lecture for high school students with the topic of artificial intelligence and text generation

Popularizační přednáška pro studenty SŠ na téma umělé inteligence a generování textu


Popularisation lecture for elementary school students with the topic of artificial intelligence and text generation

Popularizační přednáška pro studenty ZŠ na téma umělé inteligence a generování textu


Each user's response to the app's questions is converted into a text description that serves as a prompt to generate a unique image using Stable Diffusion technology. Each user is given a different random number, so even if two people answer the questions the same way, the resulting image will be unique to each of them. This means that each soul imprint generated by this app is completely unique. The app contains questions that are designed to be easy to answer, but also to help reveal something deeper about the user's soul. Each answer to these questions is then converted into English text to be used as a prompt for the image generator.

Každá odpověď uživatele na otázky aplikace je převedena na textový popis, který slouží jako prompt pro generování unikátního obrázku pomocí technologie Stable Diffusion. Každý uživatel dostává jiné náhodné číslo, takže i když dvě osoby odpoví na otázky stejně, výsledný obrázek bude unikátní pro každého z nich. To znamená, že každý otisk duše generovaný touto aplikací je zcela jedinečný. Aplikace obsahuje otázky, které jsou navrženy tak, aby byly snadno zodpověditelné, ale zároveň aby pomáhaly odhalit něco hlubšího o duši uživatele. Každá odpověď na tyto otázky je následně převedena na anglický text, který se použije jako prompt pro generátor obrázků.

Rudolf Rosa
Jiří Dosoudil
František Štěch
Tereza Hannemann
Pavel Pola


This volume is a direct result of the Theatre About Science Conference, held in November 2021 in
Coimbra, Portugal. Most of the articles build upon presentations given at the conference, but some
were written specifically for this publication.

On the occasion of the centenary of Karel Čapek›s play R.U.R (Čapek, 1920), the Švanda Theatre prepared a presentation of a unique project, THEaiTRE, conceived by a Czech innovator Tomáš Studeník, which examines whether artificial intelligence can write a play. Within a few months, the computer generated images from the life of a robot that has to face the joys and sorrows of everyday life. And it revealed to us how it perceives basic human issues such as birth, dying, the desire for love, the search for jobs, or aging.

Tento svazek je přímým výsledkem konference Theatre About Science, která se konala v listopadu 2021 v
Coimbra, Portugalsko. Většina článků vychází z prezentací přednesených na konferenci, ale některé
byly napsány speciálně pro tuto publikaci.

U příležitosti stého výročí hry Karla Čapka R.U.R (Čapek, 1920) připravilo Švandovo divadlo představení unikátního projektu THEaiTRE českého inovátora Tomáše Studeníka, který zkoumá, zda umělá inteligence dokáže napsat hru. Počítač během pár měsíců vygeneroval obrázky ze života robota, který musí čelit radostem i strastem všedního dne. A prozradila nám, jak vnímá základní lidská témata jako zrození, umírání, touha po lásce, hledání zaměstnání nebo stárnutí.