Experimenty UK pro metrikovou úlohu WMT17

In this report paper we propose three different methods for automatic evaluation of the machine translation (MT) quality. Two of the metrics are trainable on direct-assessment scores and two of them use dependency structures. The trainable metric AutoDA, which uses deep-syntactic features, achieved better correlation with humans compared e.g. to the chrF3 metric.

V tomto článku navrhujeme tři různé metody auotmatického vyhodnocování kvality strojového překladu. Dvě z těchto metrik jsou trénovatelné na skóre přímého vyhodnocení a dvě z nich používají závislostní struktury. Trénovatelná metrika AutoDA, která používá hloubkově syntaktické rysy, dosáhla lepší korelace s lidmi ve srovnání např. s metrikou chrF3.

David Mareček
Ondřej Bojar
Ondřej Hübsch
Rudolf Rosa
Dušan Variš


Khresmoi Query Translation Test Data 2.0

Testovací data projektu Khresmoi pro překlad vyhledávacích dotazů 2.0

This package contains data sets for development and testing of machine translation of medical search short queries between Czech, English, French, German, Hungarian, Polish, Spanish and Swedish. The queries come from general public and medical experts.

Tento balíček obsahuje datové sady pro vývoj a testování modelů strojového překladu pro krátké vyhledávací dotazy v oblasti medicíny, a to pro čestinu, angličtinu, francouzštinu, němčinu, španělštinu, maďarštinu, polištinu a švédštinu. Dotazy obsažené v datech pochází jak od zdravotnických profesionálů, tak od laické veřejnosti.

Ondřej Dušek
Jan Hajič
Jaroslava Hlaváčová
Jindřich Libovický
Pavel Pecina
Aleš Tamchyna
Zdeňka Urešová


Khresmoi Summary Translation Test Data 2.0

This package contains data sets for development (Section dev) and testing (Section test) of machine translation of sentences from summaries of medical articles between Czech, English, French, German, Hungarian, Polish, Spanish
and Swedish. Version 2.0 extends the previous version by adding Hungarian, Polish, Spanish, and Swedish translations.

Tento balíček obsahuje sady paralelních vět pro vývoj a testování strojového překladu souhrnů vědeckých článků z oboru medicíny mezi češtinou, angličtinou, francouzštinou, němčinou, maďarštinou, polištinou, španělštinou a švédštinou.


The syntactic structure of Czech complex predicates

Syntaktická struktura komplexních predikátů v češtině

This paper describes the syntactic structure formation of Czech complex predicates with light verbs with respect to both deep and surface syntax.

Tento příspěvek popisuje utváření syntaktické struktury komplexních predikátů v češtině s ohledem jak na hloubkovou, tak povrchovou syntax.


Deverbal Nouns in Czech Light Verb Constructions

Deverbativní substantiva v českých komplexních predikátech s funkčním slovesem

In this paper, we provide a well-founded description of Czech deverbal nouns in both nominal and verbal structures (light verb constructions), based on a complex interaction between the lexicon and the grammar. We show that light verb constructions result from a regular syntactic operation. We introduce two interlinked valency lexicons, NomVallex and VALLEX , demonstrating how to minimize the size of lexicon entries while allowing for the generation of well-formed nominal and verbal structures of deverbal nouns.

V článku popisujeme česká deverbativní substantiva v substantivních i slovesných konstrukcích (tj. v komplexních predikátech s funkčním slovesem) a složité propojení slovníku a gramatiky při jejich tvoření. Naznačujeme, že komplexní predikáty s funkčním slovesem jsou výsledkem pravidelné sytaktické operace. Představujeme dva propojené valenční slovníky, NomVallex a VALLEX, s cílem ukázat jak minimalizovat počet slovníkových hesel při současném zachování možnosti generovat správně utvořené substantivní i slovesné konstrukce s deverbativními substantivy.

Václava Kettnerová
Veronika Kolářová
Anna Vernerová


Complex Predicates with Light Verbs in VALLEX: From Formal Model to Lexicographic Description

Komplexní predikáty s kategoriálním slovesem: Od formálního modelu k lexikografickému popisu

This paper summarizes theoretical findings on the lexicographic description of Czech complex predicates with light verbs.

Tento příspěvek shrnuje poznatky zjištěné při vytváření lexikografického modelu pro popis komplexních predikátů s kategoriálním slovesem v češtině.


Towards coreference of complex predicates with light verbs

Ke koreferenci u komplexních predikátů s kategoriálním slovesem

In this paper, we deal with coreference in Czech complex predicates with light verbs. In an extensive data annotation project, we identify,
delimit and thoroughly describe individual types of coreferential relations between valency
complementations of Czech complex predicates.

V tomto příspěvku se zabýváme koreferencí u českých komplexních predikátů s kategoriálním slovesem. Popisujeme jednotlivé typy koreference mezi valenčními doplněními slovesa a jména, zjištěné v rozsáhlé anotaci korpusových dat, a ukazujeme, jakou roli sehrává ve formování jejich syntaktické struktury.


Neural Network Based Named Entity Recognition

Rozpoznávání pojmenovaných entit pomocí neuronových sítí

Czech named entity recognition (the task of automatic identification and classification of proper names in text, such as names of people, locations and organizations) has become a well-established field since the publication of the Czech Named Entity Corpus (CNEC). This doctoral thesis presents the author's research of named entity recognition, mainly in the Czech language. It presents work and research carried out during CNEC publication and its evaluation. It further envelops the author's research results, which improved Czech state-of-the-art results in named entity recognition in recent years, with special focus on artificial neural network based solutions. Starting with a simple feed-forward neural network with softmax output layer, with a standard set of classification features for the task, the thesis presents methodology and results, which were later used in open-source software solution for named entity recognition, NameTag. The thesis finalizes with a recurrent neural network based recognizer with word embeddings and character-level word embeddings, based on recent advances in neural network research, which requires no classification features engineering and achieves excellent state-of-the-art results in Czech named entity recognition.

Obor rozpoznávání pojmenovaných entit v češtině (tj. úkol automaticky identifikovat a klasifikovat významné části textu, jako například jména lidí, míst a organizací) se významně rozvinul po vydání českého korpusu pojmenovaných entit, Czech Named Entity Corpus (CNEC). Tato doktorská práce předkládá autorské výsledky v oblasti rozpoznávání pojmenovaných entit, zejména v češtině. Publikuje práci a výzkum provedený v průběhu přípravy CNEC a později během jeho evaluace. Dále shrnuje autorské výsledky, které představují nejlepší známé výsledky v rozpoznávání českých pojmenovaných entit. Na základě jednoduché neuronové sítě s výstupní funkcí softmax a standardní sadou klasifikačních rysů je popsána metodologie a výsledky, ze kterých později vznikl otevřený software pro rozpoznávání pojmenovaných entit, NameTag. Doktorská práce je zakončena popisem rozpoznávače založeném na rekurentních neuronových sítích s embeddingy slov a embeddingy založenými na znacích, které představují výsledky současného výzkumu v oblasti neuronových sítí. Rozpoznávač nevyžaduje tvorbu klasifikačních rysů a dosahuje v současné době nejlepších známých výsledků v oblasti rozpoznávání pojmenovaných entit v češtině.


We present a corpus of Czech sentences with manually annotated named entities, in which a rich two-level hierarchy of named entity types was used. The corpus was the first available large Czech named entity resource and since 2007, it has stimulated the research in this field for Czech. We describe the two-level fine-grained hierarchy allowing embedded entities and the motivations leading to its design. We further discuss the data selection and the annotation process. We then show how the data can be used for training a named entity recognizer and we perform a number of experiments to critically evaluate the impact of the decisions made in the process of annotation on the named entity recognizer performance. We thoroughly discuss the effect of sentence selection, corpus size, part-of-speech tagging and lemmatization, representativeness and bias of the named entity distribution, classification granularity and other corpus properties in terms of supervised machine learning.

Představujeme korpus českých vět s ručně anotovanými pojmenovanými entitami, ve kterém byla použita bohatá dvouúrovňová hierarchie typů pojmenovaných entit. Korpus představuje první dostupný českým zdroj pro rozpoznávání pojmenovaných entit a od roku 2007 stimuloval výzkum v tomto oboru. Popisujeme dvouúrovňovou jemnou hierarchii s vnořenými entitami a motivace, které nás vedly k jejímu návrhu. Dále ukazujeme, jak byla tato data prakticky využita při návrhu a trénování rozpoznávače pojmenovaných entit a provádíme velké množství experimentů, abychom kriticky ohodnotili rozhodnutí, která jsme v průběhu návrhu korpusu provedli. Důkladně prodiskutujeme dopad zvoleného výběru vět, velikosti korpusu, způsobu morfologického zpracování, ale i výběr typů pojmenovaných entit a dalších vlastností korpusu na výkon rozpoznávače pojmenovaných entit z hlediska strojového učení s učitelem.

Jana Straková
Milan Straka
Magda Ševčíková
Zdeněk Žabokrtský


Annotated corpora and tools of the PARSEME Shared Task on Automatic Identification of Verbal Multiword Expressions (edition 1.0)

Anotované korpusy a nástroje PARSEME Shared Tasku řešícího automatické vyhledávání slovesných víceslovných výrazů (vydání 1.0)

The PARSEME shared task aims at identifying verbal MWEs in running texts. Verbal MWEs include idioms (let the cat out of the bag), light verb constructions (make a decision), verb-particle constructions (give up), and inherently reflexive verbs (se suicider 'to suicide' in French). VMWEs were annotated according to the universal guidelines in 18 languages. The corpora are provided in the parsemetsv format, inspired by the CONLL-U format.

For most languages, paired files in the CONLL-U format - not necessarily using UD tagsets - containing parts of speech, lemmas, morphological features and/or syntactic dependencies are also provided. Depending on the language, the information comes from treebanks (e.g., Universal Dependencies) or from automatic parsers trained on treebanks (e.g., UDPipe).

This item contains training and test data, tools and the universal guidelines file.

V PARSEME Shared Task bylo úkolem určit slovesné VV v textu. Slovesné VV obsahují idiomy (let the cat out of the bag), analytické predikáty (make a decision), verb-particle constructions (give up) a inherentně reflexivní slovesa (se suicider 'spáchat sebevraždu' ve francouzštině). SVV byly anotovány podle univerzálních pravidel v 18 jazycích. Corpusy jsou k dispozici ve formátu parsemetsv inspirovaném formátem CONLL-U.

...

Obsahuje trénovací data, testovací data, nástroje a univerzální anotační pravidla.

Agata Savary
Carlos Ramisch
Silvio Ricardo Cordeiro
Federico Sangati
Veronika Vincze
Behrang QasemiZadeh
Marie Candito
Fabienne Cap
Voula Giouli
Ivelina Stoyanova
Antoine Doucet
Kübra Adalı
Verginica Barbu Mititelu
Eduard Bejček
Ismail El Maarouf
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Luke Galea
Yaakov Ha-Cohen Kerner
Chaya Liebeskind
Johanna Monti
Carla Parra Escartín
Jolanta Kovalevskaitė
Simon Krek
Lonneke van der Plas
Cristina Aceta
Itziar Aduriz
Jean-Yves Antoine
Greta Attard
Kirsty Azzopardi
Loic Boizou
Janice Bonnici
Mert Boz
Ieva Bumbulienė
Jael Busuttil
Valeria Caruso
Manuela Cherchi
Matthieu Constant
Monika Czerepowicka
Anna De Santis
Tsvetana Dimitrova
Tutkum Dinç
Hevi Elyovich
Ray Fabri
Alison Farrugia
Jamie Findlay
Aggeliki Fotopoulou
Vassiliki Foufi
Sara Anne Galea
Polona Gantar
Albert Gatt
Anabelle Gatt
Carlos Herrero
Uxoa Iñurrieta
Glorianna Jagfeld
Milena Hnátková
Mihaela Ionescu
Natalia Klyueva
Svetla Koeva
Viktória Kovács
Taja Kuzman
Svetlozara Leseva
Sevi Louisou
Teresa Lynn
Ruth Malka
Héctor Martínez Alonso
John McCrae
Helena de Medeiros Caseli
Ayşenur Miral
Amanda Muscat
Joakim Nivre
Michael Oakes
Mihaela Onofrei
Yannick Parmentier
Caroline Pasquer
Maria Pia di Buono
Belem Priego Sanchez
Annalisa Raffone
Renata Ramisch
Erika Rimkutė
Monica-Mihaela Rizea
Katalin Simkó
Michael Spagnol
Valentina Stefanova
Sara Stymne
Umut Sulubacak
Nicole Tabone
Marc Tanti
Maria Todorova
Zdeňka Urešová
Aline Villavicencio
Leonardo Zilio


An Exploration of Word Embedding Initialization in Deep-Learning Tasks

Průzkum inicializace slovních embeddingů v úlohách hlubokého učení

Word embeddings are the interface between
the world of discrete units of text
processing and the continuous, differentiable
world of neural networks. In this
work, we examine various random and
pretrained initialization methods for embeddings
used in deep networks and their
effect on the performance on four NLP
tasks with both recurrent and convolutional
architectures. We confirm that pretrained
embeddings are a little better than
random initialization, especially considering
the speed of learning. On the other
hand, we do not see any significant difference
between various methods of random
initialization, as long as the variance
is kept reasonably low. High-variance initialization
prevents the network to use the
space of embeddings and forces it to use
other free parameters to accomplish the
task. We support this hypothesis by observing
the performance in learning lexical
relations and by the fact that the network
can learn to perform reasonably in its task
even with fixed random embeddings.

Slovní vektory jsou rozhraním mezi světem diskrétníh jednotek slov a spojitým světem neuronových sítí. V této práci prozkoumáme různé druhy jejich inicializace na čtyrech úlohách z oblasti zpracování přirozeného jazyka a dvou různých neuronových architekturách. Potvrdíme, že předtrénované embeddingy rychleji konvergují k řešení a že pro náhodnou inicializaci nezávisí tolik na odchylce.


Curriculum Learning and Minibatch Bucketing in Neural Machine Translation

Curriculum Learning a Minibatch Bucketing v Neuronovém Počítačovém Překladu

We examine the effects of particular orderings of sentence pairs on the on-line training of neural machine translation (NMT). We focus on two types of such orderings: (1) ensuring that each minibatch contains sentences similar in some aspect and (2) gradual inclusion of some sentence types as the training progresses
(so called “curriculum learning”). In our English-to-Czech experiments, the internal homogeneity of minibatches has no effect on the training but some of our “curricula” achieve a small improvement over the baseline.

Prozkoumali jsme vliv řazení vět pro online trénování neuronových sítí pro počítačová překlad. Práce má dvě části: řazení stejných příkladů v rámci minibatche a postupné zvyšování složitosti trénovacích dat (tzv. Curriculum learning). Výsledkem práce je, že homogenita minibatchí nemá na trénování velký vliv zato curriculum lepších větších výsledků.


LanideNN: Multilingual Language Identification on Character Window

LanideNN: mnohojazyčný rozpoznávač jazyků

In language identification, a common first step in natural language processing, we want to automatically determine the language of some input text. Monolingual language identification assumes that the given document is written in one language. In multilingual language identification, the document is usually in two or three languages and we just want their names. We aim one step further and propose a method for textual language identification where languages can change arbitrarily and the goal is to identify the spans of each of the languages. Our method is based on Bidirectional Recurrent Neural Networks and it performs well in monolingual and multilingual language identification tasks on six datasets covering 131 languages. The method keeps the accuracy also for short documents and across domains, so it is ideal for off-the-shelf use without preparation of training data.

V identifikaci jazyka, společný prvním krokem při zpracování přirozeného jazyka, chceme automaticky určit jazyk nějakého vstupního textu. Jednojazyčná identifikace jazyka předpokládá, že daný dokument je napsán v jednom jazyce. Ve vícejazyčné identifikaci jazyka, že dokument je obvykle ve dvou nebo ve třech jazycích a my jen chceme jejich jména. Naš cíl je ještě o krok dále a chceme navrhnout metodu pro identifikaci jazyků, kde se mohou jazyky libovolně měnit v textu a cílem je identifikovat rozpětí každého z jazyků. Naše metoda je založena na obousměrné rekurentních neuronových sítí, která funguje dobře v jednojazyčné a vícejazyčných identifikaci jazyka. Náš nástroj pokrývá 131 jazyků. Tato metoda zachovává přesnost i pro krátké dokumenty a napříč doménami, takže je ideální pro použití bez přípravy tréninkových dat.


CUNI NMT System for WAT 2017 Translation Tasks

CUNI NMT System pro WAT 2017 Translation Tasks

The paper presents this year's CUNI submissions to the WAT 2017 Translation Task focusing on the Japanese-English translation, namely Scientific papers subtask, Patents subtask and Newswire subtask. We compare two neural network architectures, the standard sequence-to-sequence with attention (Seq2Seq) (Bahdanau et al., 2014) and an architecture using convolutional sentence encoder (FBConv2Seq) described by Gehring et al. (2017), both implemented in the NMT framework Neural Monkey that we currently participate in developing.
We also compare various types of preprocessing of the source Japanese sentences and their impact on the overall results. Furthermore, we include the results of our experiments with out-of-domain data obtained by combining the corpora provided for each subtask.

Tento článek prezentuje letošní submission CUNI na WAT 2017 Translation Task zaměřující se na japonsko-anglický překlad, jmenovitě překlad vědeckých článků, překlad patentů a novinových článků. Porovnali jsme dvě neuronové architektury, samostatnou standardní sequence-to-sequence s attentionem a architekturu používající konvoluční encoder. Také jsme experimentovali s mnoho druhy předzpracování dat. Navíc přidáváme výsledky našich out-of-domain experimentů získaných kombinací dat.


Kolekcia pre viacjazyčné vyhľadávanie v českých nahrávkach korpusu Malach

The talk presents recently published Czech Malach Cross-lingual Speech Retrieval Test Collection.
The collection contains Czech recordings of the Visual History Archive which consists of the interviews with the Holocaust survivors. The archive consists of audio recordings, four types of automatic transcripts, manual annotations of selected topics and interviews' metadata. The archive totally contains 353 recordings and 592 hours of interviews.

V prezentácii popisujem nedávno publikovanú kolekciu pre viacjazyčné vyhľadávanie v českých nahrávkach korpusu Malach. Kolekcia obsahuje české nahrávky Archívu vizuálnej histórie, ktoré pozostávajú z rozhovorov s preživšími holokaustu. Archív pozostáva z audio nahrávok, štyroch typov automatických prepisov, manuálnych anotácií vybraných tém a ďalších metadát. Archív spolu obsahuje 353 nahrávok a 592 hodín rozhovorov.


In the talk, I describe basics of text mining.
First, I describe various applications of text mining. Then, I focus on basic methods frequently used in text mining applications. Last, we will use online tools to pre-process text and create a word cloud.

V prednáške popisujem základy dolovania informácií z textu. Najprv sa zameriavam na rôzne aplikácie dolovania informácií. Následne popíšem základné a najčastejšie používané metódy dolovania informácií z textu. Nakoniec použijeme niekoľko online nástrojov na spracovanie textu a vytvoríme reprezentáciu textu pomocou word cloudu.


Visual Descriptors in Methods for Video Hyperlinking

Využitie vizuálnych deskriptorov v metódach pre hyperlinking videa

In this paper, we survey different state-of-the-art visual processing methods and utilize them in hyperlinking. Visual information, calculated using Features Signatures, SIMILE descriptors and convolutional neural networks (CNN), is utilized as similarity between video frames and used to find similar faces, objects and setting. Visual concepts in frames are also automatically recognized and textual output of the recognition is combined with search based on subtitles and transcripts. All presented experiments were performed in the Search and Hyperlinking 2014 MediaEval task and Video Hyperlinking 2015 TRECVid task.

Článok uvádza prehľad rozličných metód pre spracovanie obrazových dát a porovnáva efektívnosť ich využitia v úlohe vyhľadávania hyperlinkov v archíve videí. Vizuálna informácia, ktorá sa získa pomocou metód Feature Signatures, SIMILE deskriptorov a konvolučných neurónových sietí sa využíva pri výpočte podobnosti snímkov vo videu a umožňuje tak vyhľadávanie podobných tvárí, objektov a pozadia. Vizuálne deskriptory sa tiež používajú pri rozpoznávaní objektov v snímkoch a tento a textový popis je možné ďalej kombinovať s textovým vyhľadávaním na základe automatických prepisov a titulkov. Prezentované experimenty boli robené vrámci benchmarkov MediaEval a TRECVid.

Petra Galuščáková
Michal Batko
Jan Čech
Jiří Matas
David Novák
Pavel Pecina


Česká kolekcia Malach pre testovanie multijazyčného vyhľadávania v hovorenej reči

The package contains Czech recordings of the Visual History Archive which consists of the interviews with the Holocaust survivors. The archive consists of audio recordings, four types of automatic transcripts, manual annotations of selected topics and interviews' metadata. The archive totally contains 353 recordings and 592 hours of interviews.

Archív obsahuje české nahrávky z Archívu vizuálnej histórie Malach, ktoré pozostávajú z rozhovorov so svedkami holokaustu. Archív pozostáva z audio nahrávok, štyroch typov automatických prepisov, manuálnych anotácií vybraných tém a ďalších metadát. Archív spolu obsahuje 353 nahrávok a 592 hodiín rozhovorov.

Petra Galuščáková
Pavel Pecina
Petra Hoffmannová
Jan Hajič
Pavel Ircing
Jan Švec


Elliptic Constructions: Spotting Patterns in UD Treebanks

Eliptické konstrukce: vzory pozorované v korpusech UD

The goal of this paper is to survey annotation of ellipsis in Universal Dependencies (UD) 2.0 treebanks. In the long term, knowing the types and frequencies of elliptical constructions is important for parsing experiments focused on ellipsis, which was also our original motivation. However, the current state of annotation is still far from perfect, and thus the main outcome of the present study is a description of errors and inconsistencies; we hope that it will help improve the future releases.

Cílem příspěvku je podat přehled anotace elipsy v korpusech Universal Dependencies (UD) 2.0. Z dlouhodobého hlediska je znalost typů a četností eliptických konstrukcí užitečná pro experimenty se syntaktickou analýzou zaměřené na elipsu; to byla také naše původní motivace. Nicméně se ukazuje, že současný stav anotace ještě zdaleka není dokonalý, a tudíž hlavním výstupem naší studie je přehled a popis anotačních chyb či nekonzistencí; doufáme, že tím přispějeme ke zlepšení budoucích verzí korpusů UD.


A new automatic morphological analysis of Czech

Nová automatická morfologická analýza češtiny

A detailed morphological description of word forms in any language represents one of the necessary conditions of a successful automatic processing of linguistic data.
The aim of this paper is to present the project of a new description of Czech morphology, especially planned changes in the tagset. The key changes are as follows: 1) unambiguous description of variants; 2) concept of a multiple lemma;3) revision of part-of-speech definitions.

Podrobný morfologický popis slovních tvarů v jakémkoli jazyce představuje jednu z podmínek úspěšného automatického zpracování jazykových dat. Cílem této práce je představit projekt nového popisu české morfologie, zejména plánovaných změn v morfologickém značkování. Klíčové změny jsou následující: 1) jednoznačný popis variant; 2) koncept vícenásobného lemmatu; 3) revize definic slovních druhů.

Klára Osolsobě
Jaroslava Hlaváčová
Vladimír Petkevič
Martin Svášek
Josef Šimandl


Analysing Oral Histories: Social Roles and Narrative Self-Regulation in Holocaust Survivors’ Testimonies

Analýza orální historie: Sociální role a narativní seberegulace ve svědectvích přeživších holocaust

The oral history (OH) interview is a generally accepted method of obtaining verbal accounts of past events from eyewitnesses. Contemporary OH draws from several scientific disciplines and considers various philosophical and methodological issues. The original approach to OH as the “transparent” locus of information is no longer accepted, and researchers acknowledge that the interview unfolds in a specific time and place, and between particular people. Inevitably, OH interview is a speech exchange nested in situational and interactional context, with participants attempting (among other things) to collaboratively produce a comprehensible account of the past. One of the goals of the interview is to elicit storytelling, often for an imagined audience. Recordings of this specific type of interaction can be subjected to different kinds of analysis.

Text představuje možné analytické přístupy k orálněhistorickému interview s ohledem na jeho situovaný a interakční rozměr.


Sociology of oral history: USC Shoah Foundation's Visual History Archive in Malach Center for Visual History

Sociologie (a) orální historie: Archiv vizuální historie USC Shoah Foundation dostupný v Centru vizuální historie Malach při Univerzitě Karlově

This article describes the USC Shoah Foundation's Visual History Archive, and illustrates its utility for doing sociology through two case studies based on student's seminar works.

Bezprecedentní možnosti archivace a sdílení informací vedou v naší současné společnosti k tomu, že se obraz minulosti zachycené ve vzpomínkách a vyprávění přímých pamětníků stává důležitým zdrojem našeho (laického i odborného) vědění o této minulosti. S ohledem na rostoucí počet archivovaných orálněhistorických interview (dále OHI), často dostupných na internetu či na specializovaných pracovištích, lze orální historii využít jako specifický zdroj dat, analyzovatelných (mimo jiné) i ze sociologického hlediska. Bližší představení jednoho z takových zdrojů, konkrétně Archivu vizuální historie USC Shoah Foundation, přístupného v Praze prostřednictvím Centra vizuální historie Malach, je hlavním cílem tohoto textu.

Jakub Mlynář
Jiří Kocián
Karolína Bukovská
Lenka Chudomelová


Extracting a Lexicon of Discourse Connectives in Czech from an Annotated Corpus

Extrakce slovníku diskurzních konektorů v češtině z anotovaného korpusu

We discuss a process of exploiting a large corpus
manually annotated with discourse relations – the Prague Discourse Treebank 2.0 – to create a lexicon of Czech discourse connectives (CzeDLex). We present theoretical aspects of the project and a technical solution based on the (XML-based) Prague Markup Language that allows for an efficient incorporation of the lexicon into the family of Prague treebanks.

Zabýváme se využitím velkého korpusu (Pražského diskurzního korpusu 2.0) s ručně anotovanými diskurzními vztahy pro vytvoření slovníku českých diskurzních konektorů (CzeDLex). Popisujeme teoretické aspekty projektu a technické řešení založené na Prague Markup Language, které umožňuje efektivní začlenění slovníku do rodiny pražských korpusů.

Pavlína Synková
Magdaléna Rysová
Lucie Poláková
Jiří Mírovský


Online Software Components for Accessing Derivational Networks

Webové nástroje pro práci s derivačními sítěmi

This paper presents two  studies on software tools developed for lexical derivationa databases such as  DeriNet; the tools under study serve for querying and visualizing derivational trees contained in the database.

Článek popisuje dvě studie zaměřené na softwarové nástroje vyvinuté pro derivační sítě jako např. DeriNet; jde o nástroje určené pro vyhledávání a vizualizaci derivačních stromů.


DeriNet is a lexical network which models derivational relations in the lexicon of Czech. Nodes of the network correspond to Czech lexemes, while edges represent derivational relations between a derived word and its base word. The present version, DeriNet 1.5, contains 1,011,965 lexemes (sampled from the MorfFlex dictionary) connected by 785,543 derivational links. Besides several rather conservative updates (such as newly identified prefix and suffix verb-to-verb derivations as well as noun-to-adjective derivations manifested by most frequent adjectival suffixes), DeriNet 1.5 is the first version that contains annotations related to compounding (compound words are distinguished by a special mark in their part-of-speech labels).

DeriNet je lexikální síť modelující derivační vztahy v češtině. Uzly odpovídají lexémům, hrany odpovídají slovotvorným derivacím. Současná verze, DeriNet 1.5, byla oproti předcházejícím verzím obohacena například o velké množství předponových i příponových derivací sloveso-sloveso a o vybrané typy příponových derivací substantivum-adjektivum. DeriNet 1.5 je první verzí, která obsahuje anotaci související s dalším slovotvorným typem - kompozicí.

Jonáš Vidra
Zdeněk Žabokrtský
Magda Ševčíková
Adéla Kalužová
Nikita Mediankin
Milan Straka


Converting Latin Treebank Data into an SQL Database for Query Purposes

Konverze latinského treebanku do databáze SQL pro účely dotazování

This paper describes how to turn a Latin dependency treebank into queryable information so that it can be browsed online using a tree query engine and its web interface. The annotation layers of the treebank are first introduced, then the query system architecture is detailed, and finally the way the treebank is converted into a relational database architecture is described.

Článek popisuje postup transformace latinského závislostního treebanku do dotazovatelné podoby, aby mohl být prohlížen online pomocí dotazovacího nástroje nad závislostními stromy. Nejdříve jsou představeny anotační vrstvy, poté architektura dotazovacího nástroje a nakonec postup konverze do relační databáze.

Christophe Onambélé
Matyáš Kopp
Marco Passarotti
Jiří Mírovský


The distribution of prefixes in the Czech accentual syllabic trochee

Distribuce předpon v českém sylabotónickém trocheji

The article deals with the use of prefixes in the Czech accentual syllabic trochee.
We test a hypothesis raised by Miroslav Červenka, Květa Sgallová, and Petr Kaiser which states
that some authors in the 19 th century used prefixes to moderate rhythmical irregularities. In our
analysis – based on automatic prefix recognition in a large body of poetic texts from the Corpus
of Czech Verse – we observe a clear tendency in the work of some authors to employ prefixes in
such contexts with a frequency significantly higher than would be expected merely by chance.
Furthermore, we observe this technique to be very common in the first half of the 19 th century,
but to gradually disappear in later works.

Článek se zabývá užíváním předpon v českém sylabickém trocheji.Testujeme hypotézu, kterou nastolili Miroslav Červenka, Květa Sgallová a Petr Kaiser, která uvádí, že někteří autoři v 19. století používali předpony ke zmírnění rytmických nepravidelností. V naší analýze - založené na automatickém rozpoznávání předpony ve velkém souboru poetických textů z Korpusu českého verše - pozorujeme jasnou tendenci v práci některých autorů používat předpony v takových kontextech s četností výrazně vyšší, než by se dalo očekávat pouze náhodou. Dále pozorujeme, že tato technika je velmi běžná v první polovině 19. století, ale v pozdějších pracích postupně vymizela.

Petr Plecháč
Jaroslava Hlaváčová
Kristýna Merthová
Robert Kolár


Coreference and discourse markers are strong cohesive devices providing textual coherence. In my presentation, I discuss the interconnections between them. I present and briefly classify corpora annotated with coreference and discourse relations, with special focus on corpora that have both types of annotation, as well as linguistic research on the topic. Furthermore, I will describe some structural and diachronic coreference-to-discourse transitions and support them with examples from English, German and Czech.

V teto prednasce provadim srovnani korpusu anotovanych na koreferencni a diskurzni vztahy v ruznych jazycich. Popisuju diachronni a synchronni prechody mezi diskurzem a koreferenci, na prikladech z anglictiny, nemciny a cestiny.


Discourse and Coherence: A Complex Approach to Textual Phenomena in the Prague Dependency Treebank

Text a koherence: Komplexní přístup k textovým jevům v PDT

The aim of the lecture is to present the research in the field of text coherence in the Prague Dependency Treebank.

Cílem přednášky je souhrnně představit výzkum výstavby textu, který probíhá v Ústavu formální a aplikované lingvistiky MFF UK.

В докладе представлен комплексный подход к текстовым явлениям, в том виде как он применяется в Пражской школе формальной и прикладной лингвистики Карлова университета.


Transformations in Discourse: Interplay between DRDs, Coreference and Bridging

Transformace v diskurzu: Souhra DRD, koreference a asociacni anafory

The purpose of the present study is to analyse the interplay between connectives or
discourse-relational devices (DRDs) and other discourse-related phenomena, i.e. coreference and
bridging in German, English and Czech. DRDs express logico-semantic relations between
propositions, such as contrast, time, addition and others). Coreference serves the task of linking
identical referents and events (i.e. complex anaphors), whereas bridging expresses near identical
relations between referents, linking them with semantic meanings. All these devices contribute to
the construction of meaningful discourse. These phenomena exist in all the three languages under
analysis. However, their realisations depend on the different preferences these languages have (both systemic and context-based). The knowledge of these preferences is important for translation, as
translators have to be aware of the full range of linguistic options that exist in both source and
target language. We aim at describing these preferences for German, English and Czech. For these,
different transfer patterns will be extracted from a parallel corpus.

Srovnavame nemcinu, cestinu a anglictinu vzhledem k tomu, jak se v cestine a anglictine odrazi lokalni adverbia (typ "damit"). Vyzkum provadime na paralelnich TED-talks.

Anna Nedoluzhko
Ekaterina Lapshinova-Koltunski
Kerstin Anna Kunz


Comparable coreference expressions in parallel Czech, English,  Polish and Russian data

Srovnani koreferencnich vyrazu v paralelnich Cesko-Anglisko-Polsko-Ruskych textech

The subject of our analysis are cohesive devices important for discourse analysis in three Slavonic languages vs. English based on translated texts, particularly coreferential expressions such as finite and infinite constructs e.g. relative clauses, participial, possessive and correlative constructions with a demonstrative pronoun. A special point of our analysis is comparison of pro-drop qualities of three Slavonic languages in comparison with English.

Srovnavame koreferencni vyrazy v paralelnich textech. Jde nam o vedlejsi vety vs. neosobni klauzy, korelativni vyrazy a pro-drop kvality v cestine, polstine, rustine a anglictine.


A start is always a start of something: Unexpressed anaphoric relations as a cohesive device in Czech

Zacatek je vzdy zacatek neceho: Nevyjadrene anaforicke vztahy jako prostresek koheze v cestine

In our contribution we analyse second arguments in sentences with verbonominal predicate in the initial sentence position. Our material
provides evidence that the cohesion in these
cases is not given by semantics of these words only, but it is also determined by syntactic features, such as relational (valency) properties of nouns and adjectives and their initial position in the sentence. Operating together, these two factors represent strong means of text cohesion. In our contribution, we document and analyse this cohesive device in Czech on the data from the Prague Dependency Treebank, a large-scale newspaper corpus, annotated with morphological,
shallow and underlying syntactic information, as well as with coreference, discourse and bridging
relations.

Analýza jmenných přísudků v predikátech jmenných se sponou v pozici na začátku věty. V naší analýze hledáme pravidelné vzorky v konstrukcích s nezákladním slovosledem, které slouží jako prostředek koherence textu.

Anna Nedoluzhko
Šárka Zikánová
Eva Hajičová


A popularizing talk about computational linguistics, its subtasks and problems which are being solved.

Popularizační přednáška o výpočetní lingvistice, jejích podoblastech a řešených problémech.


On the Potential of Fully Convolutional Neural Networks for Musical Symbol Detection

Potenciál plně konvolučních sítí pro detekci znaků hudební notace

Musical symbol detection on the page is an out- standing Optical Music Recognition (OMR) subproblem. We propose using a fully convolutional segmentation network to produce high-quality pixel-wise symbol probability masks. Experiments on notehead detection show a very promising detection f-score of 0.98 with elementary detection methods.

Detekce jednotlivých symbolů na stránce hudební notace je jedním ze zbývajících nevyřešených podproblémů rozpoznávání not. Navrhujeme použít plně konvoluční segmentační neuronovou síť, která produkuje vysoce kvalitní pravděpodobnostní masky přes pixely. Pokusy na detekci notových hlaviček nad těmito maskami dosahují f-score 0.98 i při použití pouze elementárních detektorů.

Matthias Dorfer
Jan Hajič, jr.
Gerhard Widmer


ParaDi 2.0: Slovník jednoslovných parafrází komplexních predikátů

ParaDi 2.0. is a dictionary of single verb paraphrases of Czech verbal multiword expressions - light verb constructions and idiomatic verb constructions.

Slovník jednoslovných parafrází slovesných idiomatických konstrukcí a víceslovných predikátů s lehkými slovesy.


ParaDi: Dictionary of Paraphrases of Czech Complex Predicates with Light Verbs

ParaDi: Slovník parafrází českých komplexních predikátů s lehkými slovesy

We present a new freely available dictionary of paraphrases of Czech complex predicates with light verbs, ParaDi. Candidates for single predicative paraphrases of selected complex predicates have been extracted automatically from large mono-lingual data using word2vec. They have been manually verified and further refined. We demonstrate one of many possible applications of ParaDi in an experiment with improving machine translation quality.

V této práci prezentujeme nový, volně dostupný slovník parafrází českých komplexních predikátů s lehkými slovesy ParaDi. Kandidáti na jednoslovné predikativní parafráze byli vybráni automaticky z velkých jednojazyčných dat pomocí word2vecu. Dále byli manuálně ověřeni. V experimentu s vylepšováním kvality strojového překladu ukazujeme jednu z mnoha praktických aplikací ParaDi.


ParaDi: Slovník parafrází českých komplexních predikátů s kategoriálním slovesem

The ParaDi dictionary provides single verb paraphrases of Czech light verb constructions obtained automatically and manually verified, refined and specified with syntactic and semantic properties.

Slovník ParaDi poskytuje jednoslovné parafráze komplexních predikátů v češtině, které byly získány automaticky a dále manuálně ověřeny a obohaceny o sémantické a syntaktické rysy.


Task3 Patient-Centred Information Retrieval: Team CUNI

Úloha 3: vyhledávání informací se zaměřením na uživatele: Tým Univerzity Karlovy

In this paper we present our participation as the team of the Charles University at Task3 Patient-Centred Information Retrieval in CLEF eHealth Evaluation lab 2017

Zpráva o účasti týmu Univerzity Karlovy v soutěži vyhledávání zdravotních informací CLEF eHealth Evaluation Lab 2017.


(Not Just) An Empirical Comparison of NMT Toolkits

(Nejen) Empirické srovnání nástrojů pro NMT

A talk at an in-house workshop of DGT "Smart Select" on neural MT toolkits and on the difficulties of NMT training.

Příspěvek na interním workshopu DGT "Smart Select" o nástrojích pro neuronový strojový překlad i o potížích při trénování modelů.


Chytání padajícího nože v neuronovém strojovém překladu

The talk has highlighted some aspects of the frantic development in the area of neural machine translation and suggested some ways of keeping the research directions stable in the quickly changing environments.

Příspěvek představil některé aspekty překotného vývoje na poli neuronového strojového překladu a naznačil, jak v prudce se měnícím prostředí udržet stabilní směr výzkumu.


A popularizing summary of the most recent developments of machine translation -- the basics of neural MT.

Popularizující souhrn nejnovějšího vývoje ve strojovém překladu -- základy neuronového MT.


A talk describing neural MT in general and our first experiments with neural MT for IBM.

Příspěvek popisující neuronový přístup ke strojovému překladu obecně a první experimenty s neuronovým překladem pro IBM.


A summary of the development of neural MT at Charles University.

Shrnutí stavu vývoje neuronových překladačů na UK MFF v rámci projektu QT21.


A quick introduction to prospective students of Computer Science and Computational Linguistics with recent advances in machine translation.

Seznámení zájemců o obor informatiky a počítačové lingvistiky s nejnovějším vývojem na poli strojového překladu.


A popularizing talk, a brief summary of the history of MT: phrase-based, deep-syntactic and their combination.

Popularizační přednáška shrnující stručnou historii strojového překladu: frázový, hloubkový a jejich kombinaci.


Machine Wikipedist? Machine Translation Is Just the Beginning

Strojový wikipedista? Strojovým překladem to začíná

The last two years of machine translation have seen a tremendous change of the technology. MT is still not reliable but it is close to match human translators' quality.

V posledních dvou letech strojový překlad prošel převratnou změnou technologie. Spolehlivý není stále, ale kvalitou se lidem vyrovná. Popíšeme si stav strojového překladu dnes (za půl roku to bude už zas jinak) a naznačíme, co dalšího může tzv. hluboké učení do zpracování textu přinést a jak to může ovlivnit budoucí roli wikipedistů.


Introduction to neural machine translation not only for for corpus linguists

Úvod do neuronového strojového překladu nejen pro korpusové lingvisty

The talk presents deep learning, i.e. machine learning carried out by neural networks. Deep learning has started a revolution in many areas of automatic processing of signals, and fully changed the methods used in machine translation in 2016.

V přednášce představím tzv. hluboké učení, tj. strojové učení realizované pomocí neuronových sítí. Hluboké učení spustilo revoluci v mnoha oblastech automatického zpracování signálu a zhruba od roku 2016 zcela změnilo techniky užívané ve strojovém překladu. Podrobně si projdeme, jak se dnes strojový překlad pomocí neuronových sítí modeluje, jak dobře překládá a jakých chyb se dopouští.


CUNI Submission in WMT17: Chimera Goes Neural

Příspěvek UK do WMT17: Chimera se stává neuronovou

This paper describes the neural and
phrase-based machine translation systems
submitted by CUNI to English-Czech
News Translation Task of WMT17. We
experiment with synthetic data for training
and try several system combination techniques,
both neural and phrase-based. Our
primary submission CU-CHIMERA ends
up being phrase-based backbone which incorporates
neural and deep-syntactic candidate
translations.

Tento článek popisuje neuronové systémy a systémy založené na frázovém překladu, kterými UK přispělo do anglicko-českého News Translation Task v WMT17. Experimentujeme se syntetickými daty pro trénování a zkoušíme několik technik na kombinaci systémů, jak neuronových, tak frázových. Náš hlavní příspěvek CU-CHIMERA využívá frázových překlad s využitím neuronových a hluboce-syntaktických navrhovaných překladů

Ondřej Bojar
Tom Kocmi
David Mareček
Roman Sudarikov
Dušan Variš


Findings of the 2017 Conference on Machine Translation (WMT17)

Výsledky konference o strojovém překladu (WMT17)

This paper presents the results of the
WMT17 shared tasks, which included
three machine translation (MT) tasks
(news, biomedical, and multimodal), two
evaluation tasks (metrics and run-time estimation
of MT quality), an automatic
post-editing task, a neural MT training
task, and a bandit learning task.

Článek shrnuje výsledky soutěžních úloh konference WMT17: tři překladové úlohy (novinové texty, biomedicínské texty a multimodální překlad), dvě úlohy v automatickém hodnocení (metriky a odhad kvality MT), automatickou korekturu, úlohu v trénování neuronových MT systémů a učení metodou jednorukého bandity.

Ondřej Bojar
Rajen Chatterjee
Christian Federmann
Yvette Graham
Barry Haddow
Shujian Huang
Matthias Huck
Philipp Koehn
Qun Liu
Varvara Logacheva
Christof Monz
Matteo Negri
Matt Post
Raphael Rubino
Lucia Specia
Marco Turchi


Results of the WMT17 Metrics Shared Task

Výsledky úlohy hodnocení kvality strojového překladu WMT17 Metrics Shared Task

This paper presents the results of the
WMT17 Metrics Shared Task. We asked
participants of this task to score the outputs
of the MT systems involved in the
WMT17 news translation task and Neural
MT training task. We collected scores
of 14 metrics from 8 research groups. In
addition to that, we computed scores of
7 standard metrics (BLEU, SentBLEU,
NIST, WER, PER, TER and CDER) as
baselines. The collected scores were evaluated
in terms of system-level correlation
(how well each metric’s scores correlate
with WMT17 official manual ranking of
systems) and in terms of segment level
correlation (how often a metric agrees with
humans in judging the quality of a particular
sentence).
This year, we build upon two types of
manual judgements: direct assessment
(DA) and HUME manual semantic judgements.

Článek představuje výsledky soutěže v automatickém hodnocení kvality překladu WMT17 Metrics Shared Task.


Results of the WMT17 Neural MT Training Task

Výsledky úlohy WMT17 pro trénink systémů pro strojový překlad

This paper presents the results of the WMT17 Neural MT Training Task.

The objective of this task is to explore the methods of training a fixed neural architecture, aiming primarily at the best translation quality and, as a secondary goal, shorter training time.

Task participants were provided with a complete neural machine translation system, fixed training data and the configuration of the network.

The translation was performed in the English-to-Czech direction and the task was divided into two subtasks of different configurations - one scaled to fit on a 4GB and another on an 8GB GPU card.

We received 3 submissions for the 4GB variant and 1 submission for the 8GB variant; we provided also our run for each of the sizes and two baselines.

We translated the test set with the trained models and evaluated the outputs using several automatic metrics.

We also report results of the human evaluation of the submitted systems.

Tento článek představuje výsledky úlohy WMT17 pro trénink neuronového strojového překladu.

Cílem této úlohy je prozkoumat metody výcviku předem zvolené neuronové architektury, zaměřené především na nejlepší kvalitu překladu a jako sekundární cíl kratší čas trénování.

Účastníci měli k dispozici kompletní systém pro neuronový strojový překlad, výchozí parametry trénování a konfiguraci sítě.

Překlad byl proveden v anglicko-českém směru a úkol byl rozdělen na dvě podskupiny s různými konfiguracemi - jedna byla upravena tak, aby se vešla na 4GB a druhá na 8GB GPU kartu.

Obdrželi jsme 3 řešení pro variantu 4 GB a 1 řešení pro variantu 8 GB; také jsme poskytli výsledky nášeho běh pro každou velikost jako baseline.

Přeložili jsme zkušební sadu netrénovanými modely a výsledky vyhodnotili pomocí několika automatických metrik.

Uvádíme také výsledky lidského hodnocení předložených systémů.

Ondřej Bojar
Jindřich Helcl
Tom Kocmi
Jindřich Libovický
Tomáš Musil


Experimenty s neuronovým překladem na MFF

We presented the current state of development and experiments with neural MT at Charles University within the project QT21.

Příspěvek přestavil aktuální stav vývoje a experimentů s neuronovými překladači na UK MFF v rámci projektu QT21.

Ondřej Bojar
Jindřich Helcl
Jindřich Libovický
Tom Kocmi
David Mareček


UFAL Medical Corpus is a collection of parallel corpora assembled for the purposes of the EU projects KConnect, Khresmoi and HimL aiming at more reliable machine translation of medical texts.

UFAL Medical Corpus je sbírka paralelních korpusů,
které byly shromážděny pro účely EU projektů KConnect, Khresmoi a HimL s cílem dosáhnout spolehlivějšího strojového překladu medicínských textů.


MorphInd is a robust fínite state morphology tool for Indonesian, which handles
both morphological analysis and lemmatization for a given surface word form so that it is
suitable for further language processing.

MorphInd je robustní morfologický nástroj, který dané povrchové slovní formě přiřazuje její morfologickou značku a příslušné lemma, a umožňuje tak další automatické zpracování.


The chapter describes the history and the linguistic theory behind the Prague Dependency Treebank. It also mentions technical solutions for the creation and use of the treebank.

Kapitola popisuje historii, základní východiska a anotační schéma Pražského závislostního korpusu z formálně-lingvistického i technického hlediska.

Jan Hajič
Eva Hajičová
Marie Mikulová
Jiří Mírovský


Phraseology in two Slavic valency dictionaries: limitations and perspectives

Frazeologie ve dvou slovanských valenčních slovnících: omezení a perspektivy

Phraseological components of valency dictionaries for two West Slavic languages are presented, namely, of the PDT-Vallex dictionary for Czech and of the Walenty dictionary for Polish. Both dictionaries are corpus-based, albeit in different ways. Both are machine readable and employable by syntactic parsers and generators. The paper compares the expressive power of the phraseological subformalisms of these dictionaries, discusses their limitations and makes recommendations for their possible extensions, which can be possibly applied also to other valency dictionaries with rich phraseological components.

Pro dva valenční slovníky slovanckých jazyků, PDT-Vallex pro češtinu a Walenty pro polštinu článek porovnává jejich frazeologickou část. Oba slovníky jsou založené na korpusu, i když se liší jak způsob propojení, tak technické řešení, ovšem oba jsou dostupné elektronicky ve standardnim formátu. V článku se porovnávají frazeologická hesla, jejich formální popis a možnosti a omezení. V závěru se doporučují rozšíření těchto komponent pro obecnější pokrytí i pro další jazyky.

Adam Przepiórkowski
Jan Hajič
Elżbieta Hajnicz
Zdeňka Urešová


Grammaticalization and Lexicalization in the Slavic Languages

In this contribution the review of all contributions presented on the conference of The Committee of Grmmatical Structure of Slavonic Languages hold at Sapporo university in Japan and printed by the famous Otto Sagner Publishing House (Muenchen - Berlin - Washington)is included.

Příspěvek obsahuje recenze všech referátů přednesených na konfrenci Komise pro gramatickou stavbu slovanských jazyků konané v listopadu 2011 v Sapporu a vydaných v prestižním nakladatelství Otto Sagner (Muenchen -Berlin - Washington).


On Marginal Infinitive Constructions (Particulary in Czech)

K marginálním infinitivním konstrukcím (zejména v češtině)

In the first section of the article a non-standard behaviour of several Czech control verbs is
analyzed and illustrated by examples from the Czech National Corpus. In the second part three
types of Czech syntactic constructions based on the verbs mít [to have] and být [to be] connected
with infinitive are presented and their position in the grammatical description of language.

Ve stati je analyzován status některých netypických českých infinitivních konstrukcích (konstrukce s "dvojím" akuzativem), dále se slovesy mít a být (modální existenční konstrukce, tzv. absentiv a kauzální rezultát). Uvedené konstrukce se nepokládají za plně gramatikalizované morfologické kategorie.


From Valency of Verbs to Valency of Nouns and Adjectives

Od valence slovesa k valenci substantiv a adjektiv

In this article the application of the criteria used for the determination of valency of verbs is presented for the noun valency as well as for the adjective valency. The validity of the basic criteria is confirmed, the specificity of the valency of other parts of speech is exemplified.

Ve stati se ověřuje platnost kritérií používaných pro stanovení valence při popisu valence substantiv a adjektiv. Poukazuje se na kritéria použitelná obecně a na specificitu valence u dalších slovních druhů.


A Glimpse Under the Surface: Language Understanding May Need Deep Syntactic Structure

Pohled pod povrch: Porozummění jazyku m§že vyžadovat hloubkovou syntaktickou strukturu

Natural language understanding requires representation of the sentence on the deep syntactic layer.

Porozumění přirozenému jazyku vyžaduje reprezentaci hloubkové struktury věty. Argumentem může být zachycení aktuálního členění a povrchových elips.


Semantic Relevance of Information Structure and its Consequences for Machine Translation

Sémantcká relevance informační struktury a její důsledky pro strojový překlad

Analysis of the information structure of the sentence from the point of view of its semantic relevance and importance for machine translation.

Analýza aktuálního členění věty z hlediska její sémantické relevance a důležitosti pro strojový překlad.


A collection of selected papers divided into five parts: 1. Valency, 2. Topic-Focus Articulation (TFA), Negation and Presupposition, 3. TFA in the annotated treebank of Czech, 4. Discourse structure and analysis, 5. Remarks on some related treatments of these issue in linguistic writings abroad

Soubor vybraných statí rozdělený do pěti oddílů, a to 1. Valence, 2. Aktuální členění, negace a presupozice, 3. Zachycení AČV v anotovaném  počítačovém korpusu češtiny, 4. Struktura a analýza diskurzu, 5. Rozbor některých zaharničních přístupů k uvedeným otázkám


Syntax-Semantics Interface: A Plea for a Deep Dependency Sentence Structure

Rozhraní mezi syntaxí a sémantikou: Argumenty pro hloubkovou závislostní strukturu

A survey of arguments in favour of the study of the deep sentence structure on the basis of dependency grammar, illustrated by the annotation of the Prague Dependency Treebank

Souhrn argumentů pro studium a odpovídající anotaci korpusu z hlediska hloubkové syntaktické struktury založené na závislostní gramatice


In the linguistic literature, the term theme has several interpretations, one of which relates to discourse analysis and two others to sentence structure. In a more general (or global) sense, one may speak about the theme or topic (or topics) of a text (or discourse), that is, to analyze relations going beyond the sentence boundary and try to identify some characteristic subject(s) for the text (discourse) as a whole. This analysis is mostly a matter of the domain of information retrieval and only partially takes into account linguistically based considerations. The main linguistically based usage of the term theme concerns relations within the sentence. Theme is understood to be one of the (syntactico-) semantic relations and is used as the label of one of the arguments of the verb; the whole network of these relations is called thematic relations or roles (or, in the terminology of Chomskyan generative theory, theta roles and theta grids). Alternatively, from the point of view of the communicative function of the language reflected in the information structure of the sentence, the theme (or topic) of a sentence is distinguished from the rest of it (rheme, or focus, as the case may be) and attention is paid to the semantic consequences of the dichotomy (especially in relation to presuppositions and negation) and its realization (morphological, syntactic, prosodic) in the surface shape of the sentence.

Kapitola o informační struktuře ("tématu") v prestižní encyklopedii jaykovědy vydané Oxford University Press v březnu 2017, pouze online.


What can we learn from J.-M.Zemb about negation and information structure: A view from Prague

Co se můžeme naučit od J.-M.Zemba o negaci a informační struktuře: pohled z Prahy

A critical analysis of the studies of J.-M. Zemb on the semantics of negation and on information structure of the sentence from the point of view of Praguian linguistic theory.

Kritický rozbor studií J.-M.Zemba o sémantice záporu a o informační struktuře věty z pohledu pražské školy.


Presentation of the goals, progress, and results of the KConnect project at the Days of H2020 at CU.

Prezentace cílů, průběhu a výsledků projektu KConnect na Dnech H2020 na UK.


Medical-domain Machine Translation in KConnect

Medicínský strojový překlad v projektu KConnect

Achievements in Medical-domain Machine Translation within the KConnect project

Úspěchy v oblasti medicínského strojového překladu v projektu KConnect


Combining Textual and Speech Features in the NLI Task Using State-of-the-Art Machine Learning Techniques

Kombinace textových a mluvených příznaků v úloze NLI pomocí moderních metod strojového učení

We summarize the involvement of our CEMI team in the Native Language Identification shared task, NLI Shared Task~2017, which deals with both textual and speech input data.

We submitted the results achieved by using three different system architectures; each of them combines multiple supervised learning models trained on various feature sets.

As expected, better results are achieved with the systems that use both the textual data and the spoken responses. Combining the input data of two different modalities led to a rather dramatic improvement in classification performance.

Our best performing method is based on a set of feed-forward neural networks whose hidden-layer outputs are combined together using a softmax layer. We achieved a macro-averaged F1 score of 0.9257 on the evaluation (unseen) test set and our team placed first in the main task together with other three teams.

Shrnujeme zapojení našeho týmu CEMI do soutěže s úlohou rozpoznávání rodného jazyka autora, tzv. NLI Shared Task~2017, pro kterou byla k dispozici textová a mluvená data.

Představujeme výsledky, kterých jsme dosáhli použitím tří různých architektur, kde každá z nich kombinuje modely natrénované nad různými příznaky.

Jak jsme očekávali, lepších výsledků dosáhly systémy, které kombinují textové a mluvené příznaky. Dokonce bylo dosaženo dramatického zlepšení.

Naš nejlepší systém je založen na feed-forward neural networks, jejichž výstupy skryté vrstvy jsou kombinovány pomocí softmax. Dosáhli jsme úspěšnosti 0.9257 macro-averaged F1 na evaluační testovací sadě a náš tým spolu s dalšími třemi obsadil první místo v hlavní soutěži.

Pavel Ircing
Jan Švec
Zbyněk Zajíc
Barbora Hladká
Martin Holub


CzEngClass – Towards a Lexicon of verb Synonyms with Valency linked to Semantic Roles

CzEngClass – směrem ke slovníku slovesnýchs valencí prolinkovanou se sémantickými rolemi

We introduce our ongoing project about synonymy in bilingual context. This project aims at exploring semantic ‘equivalence’ of verb senses of generally different verbal lexemes in a bilingual (Czech-English) setting.  Specifically, it focuses on their valency behavior within such equivalence groups. We believe that using bilingual context (translation) as an important factor in the delimitation of classes of synonymous lexical units (verbs, in our case) may help to specify the verb senses, also with regard to the (semantic) roles relation to other verb senses and roles of their arguments more precisely than when using monolingual corpora. In our project, we work “bottom-up”, i.e., from an evidence as recorded in our corpora and not “top-down”, from a predefined set of semantic classes.

Představujeme náš projekt o synonymii v bilingvním prostředí.Cílem projektu je prozkoumat sémantickou ekvivalenci slovesných významů v česko-anglickém prostředí. Zaměřujeme se na valenční chování sloves ve spojitosti se sémantickými rolemi.

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová


Syntactic-Semantic Classes of Context-Sensitive Synonyms Based on a Bilingual Corpus

Syntakticko-sémantické třídy kontextově vázaných synonym ve vztahu k bilingvnímu korpusu

This paper summarizes first findings of a three-year study (an ongoing research project) on verb synonymy based on both syntactic and
semantic criteria. Primary language resources used for the study are existing lexical and corpus resources, namely the Prague Dependency
Treebank-style valency lexicons, FrameNet, VerbNet, PropBank and Czech and English WordNets and the parallel Prague Czech-English
Dependency Treebank, which contains deep syntactic and partially semantic annotation of running texts. The resulting lexicon, called
CzEngClass, and all associated resources linked to the existing lexicons and corpora resulting from this project will be made publicly
and freely available. While the project proper assumes manual annotation work, we expect to use the resulting resource (together with
the existing ones) as a necessary resources for developing automatic methods for extending such a lexicon, or creating similar lexicons
for other languages.

Článek shrnuje první výsledky projektu o kontextové synonymii na základě bilingvního korpusu.

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová
Jan Hajič


Valency of Czech Deverbal Nouns Representing Selected Semantic Classes

Valence českých deverbativních substantiv reprezentujících vybrané sémantické třídy

This paper compares valency behavior of Czech deverbal nouns representing
five semantic classes, namely Communication, Exchange, Contact, Mental action and
Psychological nouns, included to a valency lexicon called NomVallex. Using data
extracted from Czech corpora we present two ways of the comparison, first
a manifestation of special valency behavior (special forms of adnominal participants
and reduction of the number of valency slots), second a quantitative analysis focusing
on relative frequencies of combinations of participants and their forms. These different
ways of view enable to see both common and different valency properties of the
semantic classes in question, including differentiation of central and peripheral
phenomena.

Příspěvek přináší srovnání valenčního chování českých deverbativních
substantiv zastupujících pět sémantických tříd zahrnutých do valenčního slovníku
NomVallex, konkrétně Mluvení, Výměna, Dotyk, Mentální činnost a Duševní projevy a
stavy. Na datech získaných z českých korpusů představujeme dva způsoby srovnání,
jednak projevy specifického valenčního chování (specifické formy adnominálních
doplnění a redukce počtu valenčních doplnění), jednak kvantitativní analýzu preferencí
v souvýskytu aktantů nebo ve výběru formy některých aktantů. Tato různá hlediska
srovnání umožňují vidět jak některé společné rysy, tak odlišnosti ve valenčním chování
vybraných sémantických tříd, včetně rozlišení centrálních a periferních jevů.


Possible but not probable: A quantitative analysis of valency behaviour of Czech nouns in the Prague Dependency Treebank

Možné, ale ne pravděpodobné: Kvantitativní analýza valenčního chování českých substantiv v Pražském závislostním korpusu

In order to optimize corpus searches for valency lexicon production, we analyse the relative frequencies of different combinations of valency complementations of Czech deverbal nouns in the Prague Dependency Treebank, considering differences between productively and non-productively derived nouns and their semantic class. We also classify combinations of forms
of participants according to their frequency.

V článku analyzujeme relativní frekvence různých kombinací valenčních doplnění českých deverbativních substantiv v Pražském závislostním korpusu, s cílem optimalizovat korpusové vyhledávky při vytváření valenčního slovníku. Při analýze rozlišujeme produktivně a neproduktivně tvořená substantiva a jejich sémantickou třídu. Zkoumáme také kombinace forem valenčních doplnění a třídíme je s ohledem na jejich relativní frekvence.

Veronika Kolářová
Anna Vernerová
Jana Klímová
Jan Kolář


NomVallex: Corpus-based Valency Lexicon of Czech Nouns

NomVallex: Valenční slovník českých substantiv založený na korpusu

The presentation focused on the current work on the corpus-based valency lexicon of Czech nouns called NomVallex.

Valenční slovník NomVallex vzniká v teoretickém rámci funkčního generativního popisu, přičemž navazuje na dva valenční slovníky budované v rámci stejné teorie, na Vallex a PDT-Vallex. NomVallex se zaměřuje na deverbativní substantiva zastupující pět sémantických tříd: Mluvení, Kontakt, Výměna, Mentální činnost a Duševní projevy a stavy. V přednášce slovník představíme na materiálu substantiv z třídy Mluvení. U jednotlivých lexémů zpracováváme všechny významy, a kde je to možné, mapujeme je na významy základových sloves ve Vallexu. NomVallex si klade za cíl popsat všechny formy valenčních doplnění u jednotlivých substantiv a také jejich kombinace doložené v Českém národním korpusu (v subkorpusech řady SYN) a v korpusu Araneum Bohemicum Maximum. Přibližný odhad frekvence forem a jejich kombinací získáváme pro jednotlivé sémantické třídy z dat pražských závislostních korpusů (PDT 3.0, PCEDT 2.0 a PDTSC).

Veronika Kolářová
Jarmila Panevová
Jana Klímová
Anna Vernerová


NomVallex: Valency Patterns of Semantically Classified Czech Nouns

NomVallex: Valenční struktury českých substantiv zastupujících vybrané sémantické třídy

The extended abstract summarises the current work on the corpus-based valency lexicon of Czech nouns called NomVallex. In order to optimize corpus searches for valency lexicon production, we analyse the relative frequencies of different combinations of valency complementations of Czech deverbal nouns in the Prague Dependency Treebank, considering differences between productively and non-productively derived nouns and their semantic class. We also classify combinations of forms of participants according to their frequency.

V tomto rozšířeném abstraktu podáváme informaci o vznikajícím valenčním slovníku českých substantiv, nazvaném NomVallex. Analyzujeme rovněž relativní frekvence různých kombinací valenčních doplnění českých deverbativních substantiv v Pražském závislostním korpusu, s cílem optimalizovat korpusové vyhledávky při vytváření valenčního slovníku. Při analýze rozlišujeme produktivně a neproduktivně tvořená substantiva a jejich sémantickou třídu. Zkoumáme také kombinace forem valenčních doplnění a třídíme je s ohledem na jejich relativní frekvence.

Veronika Kolářová
Jana Klímová
Anna Vernerová


Difference between Written and Spoken Czech: The Case of Verbal Nouns Denoting an Action

Rozdíl mezi psanou a mluvenou češtinou: Případ verbálních substantiv označujících děj

The present paper extends understanding of differences in expressing actions by verbal
nouns in corpora of written vs. spoken Czech, namely in the Czech part of the Prague Czech-English Dependency Treebank and in the Prague Dependency Treebank of Spoken Czech.
We show that while the written corpus includes more complex noun phrases with more explicit
expression of adnominal participants, noun phrases in the spoken corpus contain more
deletions and more exophoric references. We also carried out a quantitative analysis focusing on relative frequencies of combinations of participants modifying verbal nouns; although the written corpus shows higher relative frequencies, the order of the relative frequencies of particular combinations is the same in both types of communication.

V tomto příspěvku se zaměřujeme na vyjádření propozice pomocí verbálních substantiv v dějovém užití (např. shánění materiálu, pití čaje) a zkoumáme způsob vyjádření jejich aktantů v psaném a mluveném jazyce. Pro tento účel byla vybrána česká část korpusu Prague Czech-English Dependency Treebank (PCEDT) a mluvený korpus Prague Dependency Treebank of Spoken Czech (PDTSC). Ukazujeme, že v psaném korpusu je nominální skupina syntakticky zhuštěnější a vyjádření adnominálních aktantů je explicitnější, zatímco v mluveném korpusu jsou častější elipsy adnominálních aktantů a častěji se vyskytuje exoforické odkazování. Z kvantitativní analýzy relativních četností kombinací adnominálních aktantů vyplývá, že tyto četnosti jsou sice v psaném korpusu vyšší, jejich pořadí je však stejné v obou korpusech.

Veronika Kolářová
Jan Kolář
Marie Mikulová


Building a Lexicon of Discourse Connectives in an Effective Way

Vytváření slovníku diskurzních konektorů efektivním způsobem

We introduce a general and efficient technical solution for building a lexicon of discourse connectives (presented on the case of CzeDLex, a new Lexicon of Czech Discourse Connectives), based on the Prague Markup Language framework and extraction of the raw core version of the lexicon from a large treebank.

Na příkladu nově vznikajícího slovníku českých diskurzních konektorů CzeDLex představujeme obecné a efektivní technické řešení tvorby takového slovníku, založené na datovém a aplikačním balíku Prague Markup Language a na extrakci základního hrubého obsahu slovníku z velkého anotovaného korpusu.


Petr Pořízka: Corpus creation and language data mining: methods, models, tools.

Petr Pořízka: Tvorba korpusů a vytěžování jazykových dat: metody, modely, nástroje.

It is a useful and well written book. Thanks to its strong practical focus, it can serve both a user that "only" wants to search in already existing corpora, and also a user that wants to create his own, albeit small corpus.

Jedná se o užitečnou a čtivě napsanou publikaci, která díky svému výrazně praktickému zaměření poslouží jak čtenáři, který chce „pouze“ vyhledávat v již existujících korpusech, tak čtenáři, který si chce vytvořit vlastní, byť třeba jen malý korpus.


CzeDLex 0.5 is a pilot version of a lexicon of Czech discourse connectives. The lexicon contains connectives partially automatically extracted from the Prague Discourse Treebank 2.0 (PDiT 2.0), a large corpus annotated manually with discourse relations. The most frequent entries in the lexicon (covering more than 2/3 of the discourse relations annotated in the PDiT 2.0) have been manually checked, translated to English and supplemented with additional linguistic information.

CzeDLex 0.5 je pilotní verze slovníku českých diskurzních konektorů. Slovník obsahuje konektory částečně automaticky extrahované z Pražského diskurzního korpusu 2.0 (PDiT 2.0), rozsáhlého korpusu s ručně anotovanými diskurzními vztahy. Nejfrekventovanější slovníková hesla (pokrývající více než 2/3 diskurzních vztahů anotovaných v PDiT 2.0) byla ručně zkontrolována, přeložena do angličtiny a doplněna dalšími lingvistickými informacemi.

Jiří Mírovský
Pavlína Synková
Magdaléna Rysová
Lucie Poláková


CzeDLex – A Lexicon of Czech Discourse Connectives

CzeDLex – slovník českých diskurzních konektorů

CzeDLex is a new electronic lexicon of Czech discourse connectives. Its data format and structure are based on a study of similar existing resources, and adjusted to comply with the Czech syntactic tradition and specifics and with the Prague approach to the annotation of semantic discourse relations in text. We first put the lexicon in context of related resources and discuss theoretical aspects of building the lexicon. Second, we introduce the chosen technical solution based on the Prague Markup Language. Third, we describe the process of getting data for the lexicon by exploiting a large corpus manually annotated with discourse relations.

CzeDLex je nový elektronický slovník českých diskurzních konektorů. Jeho formát a struktura jsou založeny na studiu obdobných existujících zdrojů a upraveny podle české syntaktické tradice a specifik pražského přístupu k anotaci diskurzních vztahů v textu. Nejprve uvádíme slovník do kontextu podobných zdrojů a probíráme teoretické otázky vytváření slovníku. Poté představujeme technické řešení založené na Prague Markup Language. Následně popisujeme proces získání dat pro slovník z velkého korpusu s ručně anotovanými diskurzními vztahy.


Core Arguments in Universal Dependencies

Základní aktanty v Universal Dependencies

We investigate how core arguments are coded in case-marking Indo-European languages. Core arguments are a central concept in Universal Dependencies, yet it is sometimes difficult to match against terminologies traditionally used for individual languages. We review the methodology described in Andrews (2007), and include brief definitions of some basic terms. Statistics from 26 UD treebanks show that not all treebank providers define the core-oblique boundary the same way. Therefore we propose some refinement and particularization of the guidelines that would improve cross-treebank consistency on the one hand, and be more sensitive to the traditional grammar on the other.

Zkoumáme, jakými strategiemi jsou označeny základní aktanty (core arguments) v indoevropských jazycích s pádovou morfologií. Koncept základních aktantů je v Universal Dependencies stěžejní, někdy je však obtížné ho namapovat na terminologie tradičně používané v jednotlivých jazycích. Přezkoumáváme metodologii popsanou Andrewsem (2007) a přidáváme stručné definice některých základních pojmů. Statistiky z 26 treebanků UD ukazují, že ne všichni poskytovatelé dat definují hranici mezi základními (core) a nepřímými (oblique) argumenty stejně. Proto navrhujeme úpravu a upřesnění anotačních pravidel, které zlepší konzistenci napříč treebanky na jedné straně a bude více slučitelné s tradiční gramatikou na straně druhé.


Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies. CoNLL 2017 shared task

Vícejazyčná syntaktická analýza z prostého textu do Universal Dependencies. Společná úloha CoNLL 2017

I will summarize the parsing shared task we organized this spring. 11 years after the first CoNLL shared task in dependency parsing, the present one has arguably been one of the largest CoNLL shared tasks ever, both in size and diversity of test data (81 treebanks, 49 languages) and in number of participants (over 50 teams, 32 submissions). There were several novel aspects: end-to-end parsing from raw text, low-resource and surprise languages, unified annotation across languages, blind evaluation on a remote server. The results set the new state of the art for dependency parsing of most languages, including Czech.

Shrnu soutěž v parsingu, kterou jsme organizovali toto jaro. 11 let po první soutěžní úloze CoNLL v závislostním parsingu byla ta současná jednou z největších soutěží v historii CoNLL, a to jak co do velikosti a rozmanitosti testovacích dat (81 treebanků, 49 jazyků), tak co do počtu účastníků (přes 50 týmů, 32 odevzdaných systémů). Soutěž se vyznačovala několika novinkami: kompletní analýza od prostého textu až po závislostní stromy, jazyky s nedostatkem dat a předem neznámé jazyky, jednotné anotační schéma pro všechny jazyky, evaluace naslepo na vzdáleném serveru. Výsledky představují kvalitativně novou úroveň stavu poznání pro automatickou závislostní analýzu většiny jazyků včetně češtiny.


Report on the CoNLL 2017 Shared Task on “Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies”

Zpráva o společné úloze CoNLL 2017 ve vícejazyčné syntaktické analýze z prostého textu do Universal Dependencies


Slovak Dependency Treebank in Universal Dependencies

Slovenský závislostní korpus v Universal Dependencies

We describe a conversion of the syntactically annotated part of the Slovak National Corpus into the annotation scheme known as Universal Dependencies. Only a small subset of the data has been converted so far; yet it is the first Slovak treebank that is publicly available for research. We list a number of research projects in which the dataset has been used so far, including the first parsing results.

Popisujeme převod syntakticky anotované části Slovenského národního korpusu do anotačního schématu známého jako Universal Dependencies. Zatím byla převedena pouze malá část dat, nicméně jde o první slovenský treebank, který je volně přístupný pro výzkumné účely. Uvádíme řadu výzkumných projektů, ve kterých už tato data byla využita, včetně prvních výsledků automatické syntaktické analýzy (parsingu).


We describe the family of corpus file formats called CoNLL, with special focus on its newest member, the CoNLL-U format.

Popisujeme rodinu formátů korpusových formátů zvanou CoNLL, se zvláštním zřetelem na jejího nejnovějšího člena, formát CoNLL-U.


Universality in space and time – Modern treebanking for ancient languages

Univerzálnost v prostoru a čase – Moderní závislostní korpusy pro starobylé jazyky

We present Universal Dependencies (UD), a community-driven project aimed at defining a cross-linguistically applicable annotation scheme for morphology and syntax of natural languages. The key idea of UD is that comparable constructions should be analyzed and annotated in comparable ways; structural representations of parallel sentences in two languages should be as parallel as possible. The community behind UD is very diverse and so are the use cases that UD tries to support: models for natural language processing (especially tagging and parsing); linguistic research and corpus queries; language-typological studies. Besides defining annotation guidelines, UD also collects actual corpora, converts them to the unified annotation and makes them freely available for research. Being driven by data availability, UD is obviously biased towards resource-rich Eurasian languages; however, there are also samples from minority languages, and several ancient languages, too. The first part of the talk will describe the main principles of UD and present the project in general. In the second part, we will look more closely at the treebanks of classical languages, and discuss some challenges of harmonizing traditional terminology both synchronically and diachronically. We will also demonstrate query tools that can be used to study the data.

Představujeme Universal Dependencies (UD), komunitní projekt zaměřený na mezijazykově použitelné anotační schéma pro morfologii a syntaxi přirozených jazyků. Klíčovou myšlenkou UD je, že podobné gramatické konstrukce mají být analyzovány a anotovány podobně; strukturní reprezentace paralelních vět ve dvou jazycích mají být maximálně paralelní. Komunita UD je velmi rozmanitá, stejně jako předpokládané možnosti využití, které se UD snaží podporovat: modely pro počítačové zpracování přirozeného jazyka (zvláště morfologické značkování a syntaktická analýza); jazykovědné bádání a dotazy na korpus; studie z jazykové typologie. Kromě návrhu anotačních pravidel se projekt UD zabývá také sběrem samotných korpusů, jejich převodem do jednotné anotace a jejich zpřístupněním pro výzkum. Vzhledem k tomu, že UD je omezeno dostupností dat, má pochopitelně výrazně větší zastoupení velkých eurasijských jazyků bohatých na digitální zdroje; nicméně, přibývají i vzorky z menšinových jazyků a několika klasických jazyků. První část přednášky představí obecné principy UD. Ve druhé části se podíváme zblízka na treebanky klasických jazyků a probereme obtíže s harmonizací tradiční terminologie ze synchronního i diachronního hlediska. Předvedeme také nástroje, které lze využít k databázovým dotazům nad korpusy.


Výstupy systémů ze společné úlohy CoNLL 2017

This package contains the system outputs from the CoNLL 2017 Shared Task in Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies.

Tento balíček obsahuje výstupy 33 automatických syntaktických analyzátorů, které se účastnily společné úlohy (shared task) ve vícejazyčném parsingu z prostého textu do Universal Dependencies, v rámci konference CoNLL 2017.

Daniel Zeman
Martin Potthast
Milan Straka
Martin Popel
Timothy Dozat
Peng Qi
Christopher Manning
Tianze Shi
Felix G. Wu
Xilun Chen
Yao Cheng
Anders Björkelund
Agnieszka Falenska
Xiang Yu
Jonas Kuhn
Wanxiang Che
Jiang Guo
Yuxuan Wang
Bo Zheng
Huaipeng Zhao
Yang Liu
Dechuan Teng
Ting Liu
Kyungtae Lim
Thierry Poibeau
Motoki Sato
Hitoshi Manabe
Hiroshi Noji
Yuji Matsumoto
Ömer Kırnap
Berkay Furkan Önder
Deniz Yuret
Jana Straková
Clara Vania
Xingxing Zhang
Adam Lopez
Johannes Heinecke
Munshi Asadullah
Jenna Kanerva
Juhani Luotolahti
Filip Ginter
Kuan Yu
Pavel Sofroniev
Erik Schill
Erhard Hinrichs
Dat Quoc Nguyen
Mark Dras
Mark Johnson
Xian Qian
David Vilares
Carlos Gómez-Rodríguez
Lauriane Aufrant
Guillaume Wisniewski
François Yvon
Stefan Daniel Dumitrescu
Tiberiu Boroş
Dan Tufiş
Ayan Das
Affan Zaffar
Sudeshna Sarkar
Hao Wang
Hai Zhao
Zhisong Zhang
Ryan Hornby
Clark Taylor
Jungyeul Park
Miryam de Lhoneux
Yan Shao
Ali Basirat
Eliyahu Kiperwasser
Sara Stymne
Yoav Goldberg
Joakim Nivre
Burak Kerim Akkuş
Heval Azizoglu
Ruket Cakici
Christophe Moor
Paola Merlo
James Henderson
Haozhou Wang
Tao Ji
Yuanbin Wu
Man Lan
Eric Villemonte de la Clergerie
Benoît Sagot
Djamé Seddah
Amir More
Reut Tsarfaty
Hiroshi Kanayama
Masayasu Muraoka
Katsumasa Yoshikawa
Marcos Garcia
Pablo Gamallo


CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies

Soutěž CoNLL 2017: Mnohojazyčná syntaktická analýza z prostého textu do Universal Dependencies

The Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL) features a shared task, in which participants train and test their learning systems on the same data sets. In 2017, one of two tasks was devoted to learning dependency parsers for a large number of languages, in a real-world setting without any gold-standard annotation on input. All test sets followed a unified annotation scheme, namely that of Universal Dependencies. In this paper, we define the task and evaluation methodology, describe data preparation, report and analyze the main results, and provide a brief categorization of the different approaches of the participating systems.

Konference o počítačovém učení přirozeného jazyka (CoNLL) zahrnuje soutěž (společnou úlohu, shared task), ve které účastníci trénují a testují své učící systémy na stejných sadách dat. V roce 2017 byla jedna ze dvou soutěží věnována učení závislostních parserů (syntaktických analyzátorů) pro velké množství jazyků, v realistických podmínkách bez jakékoli ruční anotace na vstupu. Všechny testovací sady byly anotovány podle jednotného schématu zvaného Universal Dependencies. V tomto článku definujeme úlohu a vyhodnocovací metodiku, popisujeme přípravu dat, shrnujeme a rozebíráme hlavní výsledky a podáváme stručný přehled jednotlivých přístupů v účastnických systémech.

Daniel Zeman
Martin Popel
Milan Straka
Jan Hajič
Joakim Nivre
Filip Ginter
Juhani Luotolahti
Sampo Pyysalo
Slav Petrov
Martin Potthast
Francis Tyers
Elena Badmaeva
Memduh Gökırmak
Anna Nedoluzhko
Silvie Cinková
Jan Hajič, jr.
Jaroslava Hlaváčová
Václava Kettnerová
Zdeňka Urešová
Jenna Kanerva
Stina Ojala
Anna Missilä
Christopher Manning
Sebastian Schuster
Siva Reddy
Dima Taji
Nizar Habash
Herman Leung
Marie-Catherine de Marneffe
Manuela Sanguinetti
Maria Simi
Hiroshi Kanayama
Valeria de Paiva
Kira Droganova
Héctor Martínez Alonso
Çağrı Çöltekin
Umut Sulubacak
Hans Uszkoreit
Vivien Macketanz
Aljoscha Burchardt
Kim Harris
Katrin Marheinecke
Georg Rehm
Tolga Kayadelen
Mohammed Attia
Ali Elkahky
Zhuoran Yu
Emily Pitler
Saran Lertpradit
Michael Mandl
Jesse Kirchner
Hector Fernandez Alcalde
Jana Strnadová
Esha Banerjee
Ruli Manurung
Antonio Stella
Atsuko Shimada
Sookyoung Kwak
Gustavo Mendonça
Tatiana Lando
Rattima Nitisaroj
Josie Li


Czech clitics - word order and haplology

České příklonky - slovosled a haplologie

The talk evaluated several properties of Czech clitics: mainly constraints on their placement within the sentence and haplology of reflexive clitics.

Přednáška se zaměřila na vybrané vlastnosti českých příklonek: především na omezení na jejich umístění ve větě a haplologii reflexivních příklonek.


Syntaktická analýza textů psaných nerodilými mluvčími češtiny

We present a pilot study on parsing non-native texts written by learners of Czech. We performed experiments that have shown that at least  high-level syntactic functions, like subject, predicate, and object, can be assigned based on a parser trained on standard native language.

Prezentujeme pilotní studii věnovanou automatické syntaktické analýze žakovského korpusu CzeSL. Provedli jsme experimenty, které naznačily, že základní větné členy subjekt, predikát, objekt, mohou být určeny pomocí parseru natrénovaného na textech od rodilých mluvčích.


The STYX 1.0 corpus is a subset of the Prague Dependency Treebank (PDT, https://ufal.mff.cuni.cz/pdt2.0).
The criterion for including sentences into STYX 1.0 was their suitability for practicing Czech morphology and syntax in elementary schools.

The PDT data are divided into three groups: the training data, the development test data and the evaluation test data (see more info https://ufal.mff.cuni.cz/pdt2.0/doc/pdt-guide/cz/html/ch03.html#a-data-purpose).
The STYX 1.0 corpus keeps this division (see Data below).

The sentences in STYX are annotated according to both the PDT and the Czech school annotation system (sentence diagramming).
The PDT annotation was transformed into the school annotation using manually designed rules, for more info see (Kucera, 2006) and (Hladka, Kucera, 2008).

In total, there are 11,655 sentences in the STYX corpus.

STYX 1.0 je korpus českých vět vybraných z Pražského závislostního korpusu (PDT, https://ufal.mff.cuni.cz/pdt2.0).
Kritériem pro začlenění vět do STYX 1.0 byla jejich vhodnost pro procvičování větných rozborů žáky základních škol.
Věty obsahují anotace z PDT a školní větné rozbory.
Školní rozbory vznikly transformací z anotací PDT pomocí ručně navržených pravidel, dále viz (Kučera, 2006) a (Hladká, Kučera, 2008).
Celkem je v korpusu STYX 1.0 11 655 vět.

Pražský závislostní korpus je pro vývoj a ladění nástrojů rozdělen do tři částí, a sice trénovací, testovací pro vývoj a testovací pro evaluaci (více informací https://ufal.mff.cuni.cz/pdt2.0/doc/pdt-guide/cz/html/ch03.html#a-data-purpose).
STYX 1.0 toto dělení zachovává (viz níže Data).

Barbora Hladká
Ondřej Kučera
Karolína Kuchyňová


Pražský závislostní korpus mluvené češtiny (PDTSC 2.0)

The Prague Dependency Treebank of Spoken Czech 2.0 (PDTSC 2.0) is a corpus of spoken language, consisting of 742,316 tokens and 73,835 sentences, representing 7,324 minutes (over 120 hours) of spontaneous dialogs. The dialogs have been recorded, transcribed and edited in several interlinked layers: audio recordings, automatic  and manual transcripts and manually reconstructed text. These layers were part of the first version of the corpus (PDTSC 1.0). Version 2.0 is extended by an automatic dependency parser at the analytical and by the manual annotation of “deep” syntax at the tectogrammatical layer, which contains semantic roles and relations as well as annotation of coreference.

Pražský závislostní korpus mluvené češtiny 2.0 (PDTSC 2.0) je korpus mluveného jazyka o objemu 742 316 tokenů, 73 835 vět, což představuje 7 324 minut (více než 120 hodin) spontánních dialogů. Dialogy byly zaznamenány, přepsány a upraveny na několika vzájemně propojených rovinách: zvukový záznam, automatický a ruční přepis a ručně rekonstruovaný text. Tyto vrstvy byly součástí první verze korpusu (PDTSC 1.0). Verze 2.0 je rozšířena o automatickou analýzu závislostí (na analytické rovině) a především o manuální anotaci „hluboké“ syntaxe na tektogramatické rovině, která obsahuje anotaci hloubkových vztahů, valence i anotaci koreference.

Marie Mikulová
Alevtina Bémová
Jan Hajič
Eva Hajičová
Pavel Ircing
Veronika Kolářová
Markéta Lopatková
David Mareček
Jiří Mírovský
Anna Nedoluzhko
Petr Pajas
Jarmila Panevová
Nino Peterek
Jan Romportl
Petr Sgall
Magda Ševčíková
Jan Štěpánek
Zdeňka Urešová
Zdeněk Žabokrtský


PDTSC 2.0 - Spoken Corpus with Rich Multi-layer Structural Annotation

PDTSC 2.0 - Korpus mluveného jazyka anotovaný na více rovinách

We present a richly annotated spoken language resource, the Prague Dependency Treebank of Spoken Czech 2.0, the primary purpose of which is to serve for speech-related NLP tasks. The treebank features several novel annotation schemas close to the audio and transcript, and the morphological, syntactic
and semantic annotation corresponds to the family of Prague Dependency Treebanks; it could thus be used also for linguistic studies, including comparative studies regarding text and speech. The most unique and novel feature is our approach to syntactic annotation, which differs from other similar corpora such as Treebank-3 [8] in that it does not attempt to impose syntactic structure over input, but it includes one more layer which edits the literal transcript to fluent Czech while keeping the original transcript explicitly aligned with the edited version. This allows the morphological, syntactic and semantic annotation to be deterministically and fully mapped back to the transcript and audio. It brings new possibilities for modeling morphology, syntax and semantics in spoken language – either at the original transcript with mapped annotation, or at the new layer after (automatic) editing. The corpus is publicly and freely available.

Představujeme bohatě anotovaný zdroj mluveného jazyka: Pražský závislostní korpus mluvené češtiny, verze 2.0, který je primárně určen pro úlohy NLP orientované na zpracování mluvené řeči, ale najde využití i v nejrůznějších lingvistických studiích. Korpus představuje unikátní anotační schéma: audio, transkript, morfologická, syntaktická a sémantická anotace, které je obdobné jako v ostatních PDT korpusech. Navíc obsahuje novou anotaci: rekonstrukci řeči. Korpus je volně dostupný.

Marie Mikulová
Jiří Mírovský
Anna Nedoluzhko
Petr Pajas
Jan Štěpánek
Jan Hajič


ForFun is an interface for various linguistic research, particularly in describing syntactic functions and their formal realizations in Czech sentences. ForFun draws on the complex linguistic annotation of Prague Dependency Treebanks (PDTs) and arranges morphological and syntactical annotation into new tool which gives a possibility to search quickly and in a user-friendly way all forms (almost 1,500 items) used in PDTs for particular function and vice versa to look up all functions (66 items) expressed by the particular forms.

ForFun je nástroj pro rozmanitý lingvistický výzkum, zejména v oblasti syntaxe pro popis syntaktických funkcí a jejich formálních realizací v českcýh větách. ForFun je založen na datech Pražských závislostních korpusů (PDTs), uspořádává jejich morfologickou a syntaktickou anotaci do nové databáze, ve které je možné rychle a snadno prohledávat autentické příklady užité v PDTs pro jednotlivé funkce (66 položek) a  též opačně lze zkoumat funkce vyjádřené zvolenou formou (téměř 1500 položek).


Subcategorization of Adverbial Meanings Based On Corpus Data

Subkategorizace adverbiálních významů založená na korpusu

We introduce a corpus based description of selected adverbial meanings in Czech sentences. Its basic repertory is one of a long lasting tradition in both scientific and school grammars. However, before the corpus era, researchers had to rely on their own excerption; but nowadays, current syntax has a vast material basis in the form of electronic corpora available. On the case of spatial adverbials, we describe our methodology which we used to acquire a detailed, comprehensive, well-arranged description of meanings of adverbials including a list of formal realizations with examples. Theoretical knowledge stemming from this work will lead into an improval of the annotation of the meanings in the Prague Dependency Treebanks which serve as the corpus sources for our research. The Prague Dependency Treebanks include data manually annotated on the layer of deep syntax and thus provide a large amount of valuable examples on the basis of which the meanings of adverbials can be defined more accurately and subcategorized more precisely. Both theoretical and practical results will subsequently be used in NLP, such as  machine translation.

Představujeme popis adverbiálních významů v českých větách založený na korpusu (Pražské závislostní korpusy). Na příkladu prostorových určení popisujeme metologii, kterou chceme dosáhnout uceleného a koplexního popisu adverbiálních významů v češtině.

Marie Mikulová
Eduard Bejček
Veronika Kolářová
Jarmila Panevová


Between Lexicon and Grammar: The family of valency distionaries VALLEX
Mezi gramatikou a slovníkem: Rodina elektronických valenčních slovníků VALLEX

Mezi gramatikou a slovníkem: Rodina elektronických valenčních slovníků VALLEX
Between Lexicon and Grammar: The family of valency distionaries VALLEX


DATLOWE: software pro textovou analytiku

Licence and service agreement between Charles University and Datlowe Ltd.(January 1, 2015 -- January 1, 2018) covers the right to use the data of PDT 2.5 and the software for text analytics trained on PDT 2.5, for commercial purposes. The data and software (non-adapted) is otherwise available for free through the LINDAT/CLARIN repository for non-commercial use under the appropriate variant of the Creative Commons license. Namely, software for morphological analysis, lemmatization, syntactic analysis and named-entity recognition.

Licenční smlouva a smlouva o poskytnutí služeb mezi Univerzitou Karlovou a Datlowe, s.r.o. (1. 1. 2015 -- 1. 1. 2018) obsahuje právo na užití dat PDT 2.5 a software pro textovou analytiku natrénovaného na PDT 2.5, a to pro komerční účely. Jedná se o upravené verze nekomerčního software a dat jinak dostupných z repozitáře LINDAT/CLARIN. Jmenovitě: software pro analýzu tvarosloví a lematizaci, syntaktickou analýzu a analýzu názvů pojmenovanýchch entit.


Golden Rule of Morphology and Variants of Wordforms

Zlaté pravidlo morfologie a slovní varianty

In many languages, some words can be written in several ways. We call them variants. Values of all their morphological categories are identical, which leads to an identical morphological tag. Together with the identical lemma, we have two or more wordforms with the same morphological description. This ambiguity may cause problems in various NLP applications. There are two types of variants – those affecting the whole paradigm (global variants) and those affecting only wordforms sharing some combinations of morphological values (inflectional variants). In the paper, we propose means
how to tag all wordforms, including their variants, unambiguously. We call this requirement ”Golden rule of morphology”. The paper deals mainly with Czech, but the ideas can be applied to other languages as well.

V mnoha jazycích lze některé slova psát více způsoby. Říkáme jim varianty. Hodnoty všech jejich morfologických kategorií jsou totožné, což vede k identické morfologické značce. Spolu s totožným lematem máme dva nebo více slovních tvarů se stejným morfologickým popisem. Tato nejednoznačnost může působit problémy v různých aplikacích automatického zpracování jazyka. Existují dva typy variant - ty, které ovlivňují celé paradigma (globální varianty), a ty, které mají vliv pouze na slovní tvary používající některé kombinace morfologických hodnot (inflexní varianty). V příspěvku navrhujeme prostředky, jak označit všechny slovní tvary, včetně jejich variant, jednoznačně. Tento požadavek nazýváme "Zlaté pravidlo morfologie". Práce se zabývá především češtinou, ale hlavní myšlenky lze uplatnit i v jiných jazycích.


Modeling Semantic Distance in the Pattern Dictionary  of English Verbs

Modelování sémantické vzdálenosti v Pattern Dictionary of English Verbs

We explore human judgments on how well individual patterns of 29 target verbs from the Pattern Dictionary of English Verbs describe their random KWICs. We focus on cases where more than one pattern is judged as highly appropriate for a given KWIC and seek to estimate the effect of event participants (arguments) being denotatively similar in two patterns, considering all pair combinations in a given lemma. We compare this effect to the effect of several contextual features of the KWICs,  the effect of paired PDEV implicatures implying each other, and the effect of belonging to a given lemma. We show that the lemma effect is still stronger than any feature going across lemmas we have examined so far, so that each verb appears to be a little universe in its own right.

Zkoumáme lidské úsudky o tom, jak dobře popisují jednotlivé vzory užívání (usage patterns) 29 cílových sloves z modelového slovníku anglických sloves jejich náhodné KWIC. Zaměřujeme se na případy, kdy je pro daný KWIC hodnoceno více než jeden model a snažme se odhadnout vliv účastníků události (argumenty), které jsou denotativně podobné ve dvou vzorcích, s ohledem na všechny kombinace párů v daném lemmatu. Tento efekt porovnáváme s účinkem několika kontextových rysů KWIC, účinkem spárovaných implicit PDEV, které se navzájem implikují, a účinkem příslušnosti k danému lemu. Ukazujeme, že lemmatický efekt je stále silnější než jakákoli vlastnost, která prochází napříč lemma, kterou jsme zatím prozkoumali, takže každé sloveso se zdá být malým vesmírem samo o sobě.


Are Annotators' Word-Sense Disambiguation Decisions Affected by Textual Entailment between Lexicon Glosses?

Jsou anotátorská rozhodnutí o lexikálním významu ovlivněna vzájemným vyplýváním slovníkových definic?

We  describe  an  annotation  experiment  com-
bining topics from lexicography and Word Sense Disam-
biguation. It involves a lexicon (
Pattern Dictionary of En-
glish Verbs, PDEV
), an existing data set (
VPS-GradeUp
),
and an unpublished data set (
RTE in PDEV Implicatures
).
The aim of the experiment was twofold:  a pilot annota-
tion of Recognizing Textual Entailment (RTE) on PDEV
implicatures  (lexicon  glosses)  on  the  one  hand,  and,  on
the other hand, an analysis of the effect of Textual Entail-
ment between lexicon glosses on annotators’ Word-Sense-
Disambiguation decisions,  compared to other predictors,
such as finiteness of the target verb, the explicit presence
of  its  relevant  arguments,  and  the  semantic  distance  be-
tween corresponding syntactic arguments in two different
patterns (dictionary senses).

Popisujeme anotační experiment, který kombinuje témata z lexikografie a disambiguace lexikálních významů. Zahrnuje lexikon (Pattern Dictionary of English Verbs, PDEV), existující datový soubor (VPS-GradeUp) a nepublikovanou sadu dat (RTE v PDEV Implications). Experiment měl dva cíle: pilotní anotace (RTE) na implikaturách PDEV (tj. slovníkových definicích) na jedné straně a na druhé straně analýzu efektu vzájemného textového vyplývání mezi slovníkovými definicemi na anotátorská rozhodování lexikální disambiguace ve srovnání s jinými prediktory, jako je finitnost cílového slovesa, explicitní přítomnost příslušných argumentů a sémantická vzdálenost mezi odpovídajícími syntaktickými argumenty ve dvou různých vzorcích (slovníkové významy).


Very fast implementation of the filter bank for splitting the input complex signal into N equidistant frequency channels.

Velmi rychla implementace banky filtru pro rozdeleni vstupniho komplexniho signalu do N frekvencne ekvidistantnich kanalu.