Functions and translations of underspecified discourse markers in TED Talks: a parallel corpus study on five languages

Funkce a překlady významově vyprázdněných diskurzních markerů na materiále TED talks: parallení korpusová studie na pěti jazycích

Discourse markers are highly polyfunctional, particularly in spoken settings. Because of their syntactic optionality, they are often omitted in translations, especially in the restricted space of subtitles such as the parallel transcripts of TED Talks. In this study, we combine discourse annotation and translation spotting to investigate English discourse markers, focusing on their functions, omission and translation equivalents in Czech, French, Hungarian and Lithuanian. In particular, we study them through the lens of
underspecification, of which we distinguish one monolingual and two multilingual types. After making an inventory of all discourse markers in the dataset, we zoom in on the three most frequent and, but and so. Our small-scale yet fine-grained corpus study suggests that the processes of underspecification are based on the semantics of discourse markers and are therefore shared cross-linguistically. However, not all discourse marker types nor their functions are equally affected by underspecification. Moreover, monolingual and multilingual underspecification do not always map for a particular marker. Beyond the empirical
analysis of three highly frequent discourse markers in a sample of TED Talks, this study
illustrates how translation and annotation can be combined to explore the multiple facets of underspecification in a monolingual and multilingual perspective.

Článek zachycuje funkce a překlady významově vyprázdněných dikurzních markerů AND, BUT a SO v angličtině, češtině, maďarštině, francouzštině a litevštině.

Ludivine Crible
Ágnes Abuczki
Nijolė Burkšaitienė
Péter Furkó
Anna Nedoluzhko
Giedre Valunaite Oleskeviciene
Sigita Rackevičienė
Šárka Zikánová


Lexicographic treatment of the valency aspects of verbal diatheses

Slovníkové zpracování valenčních aspektů slovesných diatezí

Diatheses have been the topic of a number of linguistic studies in Czech as well as international linguistics. Previous investigations have led to the delimitation of diatheses formed with the passive participle (the passive, objective (with auxiliary být ‘to be’) and possessive (with auxiliary mít ‘to have’)
resultative, and recipient diatheses) and the so-called reflexive passive (deagentive diathesis), but systematic dictionary treatment has not been carried out yet.
This dissertation is concerned with the diatheses that are formed with the passive participle and their treatment in the Functional Generative Description (FGD). After a thorough description of the valency theory of FGD, I discuss the design of the Grammatical Component of the valency lexicon VALLEX, concentrating on the rules for the formation of the diatheses that are built with the passive participle. Related verbonominal constructions and a new candidate for treatment as a diathesis (the subjective resultative) are also discussed.

Diateze, a to jak ty tvořené pomocí pasivního participia (pasivum, prostý a posesivní rezultativ, recipientní diateze), tak i tzv. zvratné pasivum (deagentizace) byly v minulosti předmětem řady studií jak v bohemistické, tak i
v mezinárodní lingvistice, pro češtinu ale dosud chybělo jejich důkladné slovníkové zpracování. V této dizertační práci se zabývám zachycením diatezí tvořených pomocí pasivního participia a s nimi příbuzných verbonominálních konstrukcí
v gramatické komponentě valenčního slovníkuVALLEX.
Vlastnímu tématu práce předchází krátký historický úvod a podrobné shrnutí pojetí valence ve Funkčním generativním popisu.


K vytvoření automatických záznamů ze schůzek

Many meetings of different kinds will potentially benefit from technological support like automatic creation of meeting minutes. To prepare a reasonable automation, we need to have a detailed understanding of common types of meetings, of the linguistic properties and commonalities in the structure of meeting minutes, as well as of methods for their automation.
In this paper, we summarize the quality criteria and linguistic properties of meeting minutes, describe the available meeting corpora and meeting datasets and propose a classification of meetings and minutes types. Furthermore, we  analyze the methods and tools for automatic minuting with respect to their use with existing types of datasets. We summarize the obtained knowledge with respect to our goal of designing automatic minuting and present our first steps in this direction.

Automaticky vytvořené zápisy ze schůzek mohou výrazně zlepšit efektivitu práce. Abychom připravili rozumnou automatizaci potřebujeme mít přehled a pochopení, jaké typy schůzek a zápisů existují, jaké mají společné rysy.
V tomto článku shrnujeme jazykové vlastnosti zápisek a schůzek, analyzujeme existující metody sumarizace a možnost jejich aplikace k danému úkolu.


Schnellere Sterne tendieren dazu, sehr hell zu sein: A case of correlative constructions as German, Czech and Russian translations from English

Korelativní konstrukce v německých, českých a ruských překladech z angličtiny

Our research concerns correlative constructions in German, Czech and Russian translations and the corresponding structures in English that trigger these correlatives. In total, 100 parallel segments have been analysed manually for this study. For the study of optionality, we compare our results to original (not translated texts) in Czech and Russian National corpora. The occurrence of the constructions under analysis, as well as cross-linguistic differences in the transformation patterns, can be explained by the influence of a set of factors described in the presentation.

Srovnáváme použítí korelativních konstrukcí v českých, ruských a německých překladech z angličtiny. Hledáme, kde je překlad s použitím korelativní konstrukce povinný, kde je možný a kde je vyloučen. Analyzujeme různé typy kontextů.

Anna Nedoluzhko
Ekaterina Lapshinova-Koltunski


Building a Morphological Network for Persian on Top of a Morpheme-Segmented Lexicon

Tvorba morfologické sítě pro perštinu na základě morfematicky segmentovaného slovníku

In this work, we introduce a new large hand-annotated morpheme-segmentation lexicon of Persian words and present an algorithm that builds a morphological network using this segmented lexicon. The resulting network captures both derivational and inflectional relations. The algorithm for inducing the network approximates the distinction between root morphemes and affixes using the number of morpheme occurrences in the lexicon.
We evaluate the quality (in the sense of linguistic correctness) of the resulting network empirically and compare it to the quality of a network generated in a setup based on manually distinguished non-root morphemes.
In the second phase of this work, we evaluated various strategies to add new words (unprocessed in the segmented lexicon) into an existing morphological network automatically. For this purpose, we created primary morphological networks based on two initial data: a manually segmented lexicon and an automatically segmented lexicon created by unsupervised MORFESSOR. Then new words are segmented using MORFESSOR and are added to the network. In our experiments, both supervised and unsupervised versions of MORFESSOR are evaluated and the results show that the procedure of network expansion could be performed automatically with reasonable accuracy.

Představujeme nový ručně anotovaný morfematicky segmentovaný slovník pro perštinu, a dále algoritmus, který s využitím tohoto slovníku zkonstruuje morfologickou síť. Výsledná síť zachycuje jak derivační, tak flektivní vztahy mezi slovními formami. Algoritmus pro tvorbu sítě aproximuje rozdíl mezi kořenovými a afixovými morfémy na základě frekvenční informace o morfémech. Vyhodnocujeme kvalitu (ve smyslu lingvistické správnosti) výsledné sítě v konfiguraci s ručně označenými nekořenovými morfémy. V další části naší práce vyhodnocujeme různé strategie pro přidání nových (ve slovníku dosud nezachycených) do sítě s využitím systému MORFESSOR (v řízené i neřízené verzi). Experimenty potvrzují, že navržený postup lze použít pro přidávání dosud nepokrytých slov s přijatelnou úspěšností.

Hamid Haghdoost
Ebrahim Ansari
Zdeněk Žabokrtský
Mahshid Nikravesh


Proceedings of the 19th Conference Information Technologies - Applications and Theory (ITAT 2019)

Sborník 19. konference Informačné Technológie - Aplikácie a Teória (ITAT 2019)

ITAT (Information Technologies—Applications and Theory) is a traditional Czecho-Slovak conference gathering scientists and experts working within a broad scope of computer science. ITAT not only offers a possibility to exchange ideas and information, it also emphasizes informal communication and discussions among participants.

ITAT (Informačné Technológie - Aplikácie a Teória) je tradiční česko-slovenská konference sdružující vědce a odborníky pracující v širokém spektru informatiky. ITAT nabízí nejen možnost výměny nápadů a informací, ale klade také důraz na neformální komunikaci a diskuse mezi účastníky.

Petra Barančíková
Martin Holeňa
Tomáš Horváth
Matúš Pleva
Rudolf Rosa


In Search for Linear Relations  in Sentence Embedding Spaces

Hledání lineárních vztahů ve vektorovém prostoru vět

We present an introductory investigation into continuous-space vector
representations of sentences. We acquire pairs of very similar sentences
differing only by a small alterations (such as change of a noun, adding
an adjective, noun or punctuation) from datasets for natural language
inference using a simple pattern method. We look into how such a small
change within the sentence text affects its representation in the continuous
space and how such alterations are reflected by some of the popular sentence
embedding models. We found that vector differences of some embeddings
actually reflect small changes within a sentence.

Tento článek představuje úvodní výzkum větné reprezentace ve spojitém prostoru. Získali jsme páry velmi podobných vět, které si liší pouze drobnou změnou (jako změna substantiva, přidání adjektiva) z datasetů na odvozování v přirozeném jazyce pomocí metody jednoduchých vzorců. Zkoumáme nakolik drobná změna ve větě ovlivní její reprezentaci ve spojitém prostoru a jak jsou tyto změny zobrazeny v některých populárních modelech větných embeddingů. Zjistili jsme, že některé embeddingy pěkně reflektují malé větné změny.


An Extended CLEF eHealth Test Collection for Cross-lingual Information Retrieval in the Medical Domain

Rozšířená testovací kolekce CLEF eHealth pro vyhledávání napříč jazyky v textech z medicíny

We present a test collection for medical cross-lingual information retrieval. It is built on resources used by the CLEF eHealth Evaluation Lab 2013–2015 in the patient-centered information retrieval tasks and greatly improves applicability and reusability of the official data. The document set is identical to the official one used for the task in 2015 and contains about 1 million English medical webpages. The query set consists of 166 queries used during the three years of the campaign as test queries, now available in eight languages (the original English and human translations into Czech, French, German, Hungarian, Polish, Spanish and Swedish). The extended test collection provides extensively improved relevance judgements which almost doubled the amount of the officially assessed query-document pairs. This paper describes the content of the extended version of the test collection, details of query translation and relevance assessment, and state-of-the-art results on this collection.
The dataset can be obtained publicly in the following url: https://lindat.mff.cuni.cz/repository/xmlui/handle/11234/1-2925

Představujeme sbírku testů pro získávání informací napříč jazyky v medicínské doméně. Tato sbírka je postavena na zdrojích používaných laboratoří CLEF pro hodnocení elektronického zdravotnictví v letech 2013–2015 při úkolech vyhledávání informací zaměřených na pacienta a zlepšuje využitelnost a opakovanou použitelnost oficiálních údajů. Soubor dokumentů je totožný s oficiálním souborem, který byl pro tento úkol použit v roce 2015, a obsahuje asi milion anglických lékařských webových stránek. Sada dotazů obsahuje 166 položek použitých během tří let jako testovací dotazy, které jsou nyní dostupné v osmi jazycích. Rozšířená sbírka testů poskytuje další relevantní hodnocení, která téměř zdvojnásobily množství oficiálně posuzovaných párů dotaz-dokument. Tato práce popisuje obsah rozšířené sbírky, podrobnosti překladu dotazů a posouzení relevance a nejmodernější výsledky získané z této sbírky.
https://lindat.mff.cuni.cz/repository/xmlui/handle/11234/1-2925


Extended CLEF eHealth 2013-2015 IR Test Collection

Rozšířená testovací kolekce CLEF eHealth 2013--2015

This package contains an extended version of the test collection used in the CLEF eHealth Information Retrieval tasks in 2013--2015. Compared to the original version, it provides complete query translations into Czech, French, German, Hungarian, Polish, Spanish and Swedish and additional relevance assessment.

Rozšířená testovací kolekce CLEF eHealth pro vyhledávání napříč jazyky v textech z medicíny


Term Selection for Query Expansion in Medical Cross-Lingual Information Retrieval

Výběr slov pro rozšíření dotazu ve mnohojazyčném systému získávání informací v medicínské doméně

We present a method for automatic query expansion for cross-lingual information retrieval in the medical domain. The method employs machine translation of source-language queries into a document language and linear regression to predict the retrieval performance for each translated query when expanded with a candidate term. Candidate terms (in the document language) come from multiple sources: query translation hypotheses obtained from the machine translation system, Wikipedia articles and PubMed abstracts. Query expansion is applied only when the model predicts a score for a candidate term that exceeds a tuned threshold which allows to expand queries with strongly related terms only. Our experiments are conducted using the CLEF eHealth 2013–2015 test collection and show significant improvements in both cross-lingual and monolingual settings.

Představujeme metodu automatického rozšíření dotazů pro vyhledávání informací mezi jazyky v oblasti medicíny. Metoda využívá strojový překlad dotazů ze zdrojového jazyka do jazyka dokumentu a lineární regresi k předvídání výkonu vyhledávání pro každý přeložený dotaz, který je rozšířen o kandidátský termín. Kandidátské termíny (v jazyce dokumentu) pocházejí z více zdrojů: hypotézy pro překlad dotazů získané ze systému strojového překladu, články na Wikipedii a abstrakty PubMed. Rozšíření dotazu je použito pouze v případě, že model předpovídá skóre pro kandidátní termín přesahující vyladěnou hranici, která umožňuje rozšiřovat dotazy pouze se silně příbuznými termíny. Naše experimenty jsou prováděny s využitím kolekce testů elektronického zdravotnictví CLEF 2013–2015 a vykazují významná zlepšení jak v mnohojazyčném, tak jednojazyčném nastavení.


Examining Structure of Word Embeddings with PCA

Zkoumání struktury slovních embeddingů s pomocí PCA

In this paper we compare structure of Czech word embeddings for English-Czech neural machine translation (NMT), word2vec and sentiment analysis. We show that although it is possible to successfully predict part of speech (POS) tags from word embeddings of word2vec and various translation models, not all of the embedding spaces show the same structure. The information about POS is present in word2vec embeddings, but the high degree of organization by POS in the NMT decoder suggests that this information is more important for machine translation and therefore the NMT model represents it in more direct way. Our method is based on correlation of principal component analysis (PCA) dimensions with categorical linguistic data. We also show that further examining histograms of classes along the principal component is important to understand the structure of representation of information in embeddings.

V tomto příspěvku porovnáváme strukturu českých slovních embeddingů pro anglicko-český strojový překlad (NMT), word2vec a analýzu sentimentu. Ukazujeme, že i když je možné úspěšně předvídat část slovních druhů (POS) z embeddingů word2vec a různých překladových modelů, ne všechny prostory embeddingů vykazují stejnou strukturu. Informace o POS jsou přítomny v embeddingu word2vec, ale vysoký stupeň organizace POS v dekodéru NMT naznačuje, že tyto informace jsou důležitější pro strojový překlad, a proto je model NMT reprezentuje přímějším způsobem. Naše metoda je založena na korelaci dimenzí PCA s kategorickými lingvistickými údaji. Také ukazujeme, že další zkoumání histogramů tříd podél dimenzí PCA je důležité pro pochopení struktury znázornění informací v embeddinzích.


Derivational Morphological Relations in Word Embeddings

Derivační morfologické vztahy ve word embeddings

Derivation is a type of a word-formation process which creates new words from existing ones by adding, changing or deleting affixes. In this paper, we explore the potential of word embeddings to identify properties of word derivations in the morphologically rich Czech language. We extract derivational relations between pairs of words from DeriNet, a Czech lexical network, which organizes almost one million Czech lemmas into derivational trees. For each such pair, we compute the difference of the embeddings of the two words, and perform unsupervised clustering of the resulting vectors. Our results show that these clusters largely match manually annotated semantic categories of the derivational relations (e.g. the relation ‘bake–baker’ belongs to category ‘actor’, and a correct clustering puts it into the same cluster as ‘govern–governor’).

Derivace je typ slovotvorného procesu, který odvozuje nová slova z existujících přidáváním, měněním či odebíráním afixů. V tomto článku zkoumáme potenciál slovních embeddingů pro identifikaci vlastností derivací v češtině. Extrahujeme derivační vztahy mezi páry slov z DeriNetu, sítě českých derivací, která sdružuje zhruba milion českých lemmat do derivačních stromů. Pro každý pár vypočteme rozdíl embeddingů obou forem a neřízeně clusterujeme výsledné vektory. Naše výsledky ukazují, že tyto clustery zhruba odpovídají manuálně označeným sémantickým kategoriím derivačních vztahů (čili vztah „péct-pekař“ patří do třídy „aktor“ a správné clusterování ho přiřadí do stejného clusteru jako „řídit-ředitel“).


A Biscriptual Morphological Transducer for Crimean Tatar

Dvojpísmový morfologický převodník pro krymskou tatarštinu

This paper describes a weighted finite-state
morphological transducer for Crimean Tatar able to analyse and generate in both Latin and Cyrillic orthographies. This transducer was developed by a team including a community member and language expert, a field linguist who works with the community, a Turkologist with computational linguistics expertise, and an experienced computational linguist with Turkic expertise.

Článek popisuje vážený konečný morfologický převodník pro krymskou tatarštinu, který je schopen analyzovat a generovat slova jak v latince, tak v cyrilici. Tento převodník byl vyvinut týmem, který sestává z člena komunity a jazykového experta, polního lingvisty, který pracuje s krymskotatarskou komunitou, turkologa se zkušeností s počítačovou lingvistikou a zkušeného počítačového lingvisty se zkušenostmi s turkickými jazyky.

Francis M. Tyers
Jonathan North Washington
Darya Kavitskaya
Memduh Gökırmak
Nick Howell
Remziye Berberova


Does artificial intelligence open the way to understanding human speech?

Otevírá umělá inteligence cestu k porozumění lidské řeči?

An introduction of computational linguistics and machine translation in particular to high school students, participants of the seminar 100vedcu.cz.

Představení oboru počítačové lingvistiky a zejména úlohy strojového překladu středoškolákům, účastníkům semináře 100vědců.cz: Strojové zpracování přirozeného jazyka v posledních několika málo letech zasáhla vlna hlubokého učení, "umělé inteligence", a podobně jako v jiných oblastech vidíme revoluční skoky v kvalitě výstupu. V příspěvku představím postupně základy techniky zpracování vět hlubokými neuronovými sítěmi, podrobněji se zaměřím na úlohu strojového překladu, kde stroje v posledním roce začaly dosahovat lidských kvalit, a nakonec se vrátím k obecnějším úvahám, zda nám stroje konečně začínají rozumět.


Machine translation for investigative purposes

Strojový překlad pro investigativní účely

In the lecture, I will present machine translation technology, its assumptions and limitations, that is, in particular, the reliance on the availability of translated texts and also reliability. Next, I will describe the experience of our project, where we translate SMS from Vietnamese into Czech for the purposes of the National Drug Headquarters of the Police of the Czech Republic.

V přednášce představím technologii strojového překladu, její předpoklady a omezení, to jest zejména závislost na dostupnosti přeložených textů a obecně spolehlivost. Dále popíši zkušenosti s naším projektem, kdy překládáme SMS z vietnamštiny do češtiny pro účely Národní protidrogové centrály Policie České republiky.


Representation of sentence meaning (A JNLE Special Issue)

Reprezentace významu vět (Zvláštní číslo časopisu NLE)

This paper serves as a short overview of the JNLE special issue on representation of the meaning of the sentence, bringing together traditional symbolic and modern continuous approaches. We indicate notable aspects of sentence meaning and their compatibility with the two streams of research and then summarize the papers selected for this special issue.

Tento dokument slouží jako stručný přehled zvláštního vydání JNLE o znázornění významu věty, který spojuje tradiční symbolické a moderní kontinuální přístupy. Uvedeme pozoruhodné aspekty významu věty a jejich slučitelnost s oběma proudy výzkumu a poté shrneme podklady vybrané pro tuto zvláštní otázku.

Ondřej Bojar
Raffaella Bernardi
Bonnie L. Webber


A Multilingual Crossover between Types of Resources

We present two case studies that demonstrate that co-habitation of various (sub)disciplines of Computational Linguistics and Natural Language Pro-cessing can reach novel findings and help the advancement of the field(s). One example covers a study of synonymy by searching for information in different lexical resources with regard to multilinguality, and the other demonstrates on the study of some phenomena concerning information structure and word order in English and Czech how a parallel multilingual and/or multilayered corpus if properly annotated can be used for a study of some aspects of the deep syntactic structure. Both cases support our convic-tion that the creation of language resources is a fundamental step in the do-main of computational linguistics, that well-founded annotation is an im-portant step forward towards both testing the original linguistic theory and developing it further.

Předkládáme dvě případové studie, které prokazují, že soužití různých (pod)oborů komputační lingvistiky a nauky o přirozeném jazyce může vést k novým zjištěním a pomoci rozvoji oboru (oborů). Jeden příklad pokrývá studium synonymie vyhledáváním informací v různých lexikálních zdrojích s ohledem na mnohojazyčnost a druhý ukazuje na studium některých jevů týkajících se informační struktury a pořadí slov v angličtině a češtině, jak lze paralelní vícejazyčný a/nebo vícevrstevný korpus, pokud je správně opatřen anotací, použít pro studium některých aspektů hloubkové syntaktické struktury. Oba případy podporují naše přesvědčení, že tvorba jazykových zdrojů je základním krokem v hlavní úloze počítačové lingvistiky, že dobře definovaná anotace je důležitým krokem vpřed jak k testování původní jazykové teorie, tak k jejímu dalšímu rozvoji.


Studies on Czech Morphology and Syntax (Selected Writings)

Studie z české morfologie a syntaxe (Vybrané stati)

In the present volume selected papers written during more than 50 years of the author´s linguistic career are presented. Twenty five articles are divided into four general Sections, namely (I) Studies on morphological meanings, (II) General issues on syntax, (III) Issues on valency, (IV) Reflexivity, reciprocity, coreference and control. The Functional Generative Description used as the theoretical framework provides the basis for the studies of form and function relations between the units of several language levels and for the dependency approach to the syntax.

Jako první v rámci oddílu I je zařazena stať Relativní čas napsanáu ve spoluautorství s Petrem Sgallem.P. Sgall je také autorem teoretického rámce pro závislostní a vícerovinný popis jazyka, Funkčního generativního popisu, na nějž  zde otištěné příspěvky navazují a dále ho rozvíjejí. Oddíl II o obecných otázkách syntaxe je zakončen statí o přínosu Vladimíra Šmilauera do novočeské syntaxe. Oddíl III obsahuje studie o valenci jakožto „novém paradigmatu“ v syntaxi. Valenci je věnováno hodně pozornosti, jí byly věnovány četné diskuse i polemiky týkající se např. kritérií pro určování sémantické obligatornosti a platnosti „dialogového testu“.Do oddílu IV jsou zařazena témata, v nichž se kumulují problémy morfologické se syntaktickými (zejména s valencí). Jejich zvládnutí a konsistentní popis se stává měřítkem úspěšnosti zvoleného teoretického rámce. Jde především otázky koreference a kontroly.


Reflections on adverbials and their classification

Úvahy nad příslovečnými určeními a jejich klasifikací

The traditional classification of adverbials into local, temporal, modal, and causal, such as those used in our syntaxes, and their applications for schooling are suitable for these purposes. For empirical processing under the Functional Generational Description, which also serves, among other things, the tasks of automatic language processing (especially for machine translation, but essentially for the translatological problems associated with the teaching of Czech as a foreign language), a finer classification seems necessary. On the analysis of the material of selected adverbials and in terms of the problems that accompany their solution, we propose a way of capturing them.

Tradiční třídění příslovečných určení na lokální, časová, způsobová a kauzální, s jakými se pracuje v našich syntaxích, a jejich aplikace pro školní výuku jsou pro tyto účely vyhovující. Pro empirické zpracování v rámci Funkčního generativního popis, který slouží mj. i pro úlohy automatického zpracování jazyka (zejména pro strojový překlad, ale v podstatě i pro translatologické problémy spojené s výukou češtiny jako cizího jazyka), se jeví jako potřebná jemnější klasifikace. V kapitole na analýze materiálu vybraných adverbiálních určení a z hlediska problémů, které jejich řešení doprovázejí, navrhujeme způsob jejich zachycení.


A Plea for Information Structure as a Part of Meaning Representation

Argumenty pro začlenění reprezentace aktuálního členění do významové reprezentace věty.

Arguments are presented why the information structure of the sentence should be represented in the representation of the meaning. This claim is supported i.a. by the fact that information structure is semantically relevant and is important for the interpretation of negation, presupposition and discourse connectedness.

V příspěvku se předkládají argumenty pro začlenění reprezentace informační struktury věty do reprezentace větného významu. Tyto argumenty vycházejí ze skutečnosti, že informační struktura je sémanticky relevantní a je třeba ji brát v úvahu při významové interpretaci negace, presupozice i diskurzní koheze.


Already Čapek's robots were endowed by language

The paper analyses the impact of cybernetics on the scientific domain of computational linguistics both in the historical perspective as well as in the influence of modern methodology.

Ve stati se rozebírá vliv kybernetiky na vědní obor počítačové lingvistiky, a to jak v historické perspektivě, tak i v současné metologii.


MICHAEL ALEXANDER KIRKWOOD HALLIDAY (1925–2018) (obituary)

MICHAEL ALEXANDER KIRKWOOD HALLIDAY (1925–2018) (nekrolog)

Obituary of Michael Alexander Kirkwood Halliday with special attention on his connection with the Prague scholars.

Vzpomínka na Michaela Alexandra Kirkwooda Hallidaye se zvláštní pozorností věnovanou jeho spojení s pražskými učenci.


Odešel významný český lingvista Petr Sgall

In the obituary the contributions of Petr Sgall to the general linguistics, language typology, computational linguistics as well as his participation in the pedagogical and organization activities are enumerated.

Nekrolog shrnuje zájmy a přínosy Petra Sgalla k oborům obecné lingvistiky, typologie, počítačové lingvistiky v oblasti vědecké, stejně jako jeho přínosy pedagogické a organizační.


Various views at dichotomy in sentence information structure from the perspective of an annotated corpus

Různé pojetí dichotomie v informační struktuře věty ve světle anotovaného korpusu

We present examples how the data from the Prague Dependency Treebank can be used in linguistic research, allowing to study the relationship among surface syntactic structure, deep syntactic structure including the sentence information structure, and the overall text structure. Thus we could have come to the following conclusions: (1) In general, it cannot be claimed that the topic-focus dichotomy (in any terminology) can be based on the difference between the old (given) and the new information. (2) In addition to the global division of a sentence to topic and focus, it is appropriate to work with local segmentation applied at all layers of the sentence structure. (3) For linking the sentences in the text in terms of their division into topic and focus, it seems to be more typical (for Czech, unlike English) linking of the topic of the given sentence to the focus of the preceding sentence (so-called linear sequence).

Uvádíme několik příkladů dokládajících možnosti využití dat z Pražského závislostního korpusu pro lingvistický výzkum, kde je možné na týchž textech sledovat vztah mezi povrchovou syntaktickou strukturou, hloubkovou syntaktickou strukturou včetně aktuálního členění i celkovou strukturou textu. Mohli jsme tak dojít k následujícím závěrům:(1) Nelze obecně tvrdit, že při charakteristice dichotomie základ – jádro (ať již v jakékoliv terminologii) je možné vycházet z rozdílu mezi starou (danou) a novou informací. (2) Vedle globálního členění věty na základ a jádro je pro popis informační struktury věty vhodné pracovat s členěním lokálním, uplatněným na všech úrovních větné struktury. (3) Pro návaznost vět v textu z hlediska jejich členění na základ a jádro se ukazuje, že je typičtější (pro češtinu, na rozdíl od angličtiny) návaznost základu dané věty na ohnisko věty předcházející (tzv. posloupnost lineární).


Ordering of Adverbials of Time and Place in Grammars and in an Annotated English–Czech Parallel Corpus

Řazení příslovečných určení času a místa v gramatikách a v anotovaném anglicko–českém korpusu

Data from a parallel annotated English–Czech corpus serve for testing the variability of the mutual position of LOC and TWHEN in Czech and English and for the analysis of the relation between information structure and the given order in the two languages.

Data paralelního anotovaného anglicko–českého korpusu byla použita ke zkoumání variability vzájemné pozice LOC a TWHEN v češtině a angličtině a k analýze vztahu mezi informační strukturou a daným pořadím v těchto dvou jazycích.

Eva Hajičová
Jiří Mírovský
Kateřina Rysová


Information Structure in an Annotated Parallel English-Czech Corpus: A Comparative Probe

Informační struktura v anotovaném paralelním anglicko-českém korpusu: srovnávací sonda

Based on the Praguian theory of Topic/Focus Articulation and using a parallel English–Czech corpus, we have followed two research questions: (i) How far does the assignment of Focus proper agree in English and in Czech, (ii) If the assignment of Focus proper differs, is the Focus-proper element in English at least a member of the (global) Focus of the Czech sentence?

Na základě pražské teorie Topic/Focus Articulation a s využitím paralelního anglicko–českého korpusu jsme se zaměřili na dvě otázky: (i) Do jaké míry se shoduje Focus proper v angličtině a v češtině, (ii) pokud se Focus proper liší, platí alespoň, že Focus proper v angličtině je členem (globálního) Focusu v české větě?

Eva Hajičová
Jiří Mírovský
Kateřina Rysová
Magdaléna Rysová


CLARIN-DSpace - Fully integrated repository for scientific data and tools

CLARIN-DSpace - Plně integrovaný repozitář pro vědecká data a vědecké nástroje

CLARIN-DSpace is an enhanced fork of the DSpace repository software. The out of the box it is tailored to suit the needs of a language data repository, but has been also deployed for contemporary history or film archives, and is not limited to specific scientific field.

The provided workflows make integrations with third party services auto-suggest grants from OpenAIRE, reporting to CLARIN Virtual Language Observatory, Clarivate Data Citation Index, or OpenAIRE, effortless.

Not only is the submission workflow preconfigured to require necessary metadata, but also provides a guide for Open Access licensing by integrating the Public License Selector. And because not all data can be open, there is also a support for submitters to assign custom licenses to their datasets, for users to sign the licenses, and for repository managers to manage and keep track of all of it.

When the software is configured to connect with Piwik (Matomo) analytics platform, the submitters of data are provided with concise periodic reports about popularity of their submissions.

To offer additional layer of protection, the system can be easily configured to automatically backup submissions via EUDAT B2SAFE service.

CLARIN-DSpace je rozšířená verze softwaru DSpace. Je uzpůsoben potřebám úložiště jazykových dat, ale byl využit i pro jiné účely a není omezen na konkrétní vědecký obor.

Poskytované prostředí umožňuje bez námahy integraci se službami třetích stran: automaticky doplňovat granty z OpenAIRE a výsledky naopak do OpenAIRE, Clarivate Data Citation Index a jinam.

Nejenže je prostředí pro uložení dat nakonfigurováno tak, aby vyžadovalo potřebná metadata, ale také poskytuje návod pro výběr vhodné licence v rámci otevřeného přístupu prostřednictvím integrace projektu Public license selector a komplexního frameworku pro licencování vč. podepisování licencí a kontrolz přístupu.

Pro dodatečnou ochranu dat lze systém snadno nakonfigurovat tak, aby automaticky zálohoval nové záznamy prostřednictvím služby EUDAT B2SAFE.

Pavel Straňák
Ondřej Košarko
Amir Kamran
Jozef Mišutka


CLARIN-DSpace repository at LINDAT/CLARIN : LINDAT/CLARIN FAIR repository for language data

CLARIN-DSpace repozitář v LINDAT/CLARIN: FAIR repozitář pro jazyková data LINDAT/CLARIN

We present a software solution for and experience in running a digital repository for language data and natural language processing tools - LINDAT/CLARIN. We will present unique support for licensing with an emphasis on Open Access, and how we support all 4 key FAIR principles. We will show the submission workflow including license choice, approval and publishing or submissions by editors, as well as the repository administration environment including license definition, signing and access control. We will also present repository integration with other services, and statistics of operation.

Prezentujeme softwarové řešení a zkušenosti s provozem repozitáře pro jazyková data a nástroje pro zpracování přirozených jazyků - LINDAT/CLARIN. Představíme unikátní podporu licencování s důrazem na Open Access a to, jak podporujeme všechny 4 klíčové principy FAIR. Ukážeme vytváření záznamů včetně volby licence, jejich schvalování a publikaci editory, i prostředí pro administraci repozitáře včetně definice licencí, jejich podepisování a kontroly přístupu. Ukážeme také integrace repozitáře s dalšími službami a provozní statistiky.

Pavel Straňák
Ondřej Košarko
Jozef Mišutka


Breaking the Language Barrier in Health-related Web Search

Překování jazykových bariér při webovém vyhledávání v oblasti zdraví

Přehled posledních výsledků ve výkzumu multilingválního vyhledávání v oblasti zdraví.

Overview of recent advances in cross-lingual information retrieval in the patient-centered web search.


An overview talk on the topic of cross-lingual information retrieval.

Přehledná přednáška na téma vyhledávání informací napříč jazyky.


Parts of Speech in NovaMorf, a New Morphological Annotation of Czech

A detailed morphological description of word forms in any language is a necessary condition for a successful automatic processing of linguistic data. The paper focuses on a new description of morphological categories, mainly on the subcategorization of parts of speech in Czech within the NovaMorf project. NovaMorf focuses on the description of morphological properties of Czech wordforms in a more compact and consistent way and with a higher explicative power than approaches used so far. It also aims at the unification of diverse approaches to morphological annotation of Czech. NovaMorf approach will be reflected in a new morphological dictionary to be exploited for a new automatic morphological analysis (and disambiguation) of corpora of contemporary Czech.

Podrobný morfologický popis slovních forem v jakémkoli jazyce je nezbytnou podmínkou úspěšného automatického zpracování jazykových údajů. Prezentujeme nový popis morfologických kategorií, zejména podkategorizaci slovních druhů v češtině v rámci projektu NovaMorf. NovaMorf se zaměřuje na popis morfologických vlastností českých slov kompaktnějším a konzistentnějším způsobem a s vyšší explikační silou než dosud používané přístupy. Cílem projektu je také sjednocení různých přístupů k morfologické anotaci češtiny.

Vladimír Petkevič
Jaroslava Hlaváčová
Klára Osolsobě
Martin Svášek
Josef Šimandl


CzEngClass: Contextually-based Synonymy and Valency of Verbs in a Bilingual Setting

CzEngClass: Kontextová synonymie a valence sloves v bilingvním prostředí

This technical report is the guideline connected with the project focuses on contextually-based synonymy and valency of verbs in a bilingual
setting. The analysis of semantic ‘equivalence’ (synonymy or near synonymy) of verb senses and their valency behavior in parallel Czech-English language resources is the core of the
proposed research. Using the translational context supports more language-independent
specification of properties of verb sense classes of synonyms and leads towards
generalization across languages. An initial sample bilingual verb lexicon of classes
representing synonym or near-synonym pairs of verbs (verb senses) based on richly annotated
corpora and existing lexical resources will be created. The main contribution of the project
will be a deeper insight from the bilingual perspective into the topic of verb meaning in
context based on the Functional Generative Description theory, thus extending it towards
the appropriate description of contextually-based verb synonymy.

Tato technická zpráva je anotačním manuálem k projektu zaměřenému na kontextovou synonymii a valenci sloves v dvojjazyčném
prostředí. Analýza sémantické „ekvivalence“  slovesných významů a jejich valenčního chování v paralelních česko-anglických jazykových zdrojích je jádrem probíhajícího výzkumu. Použití překladového kontextu podporuje více jazykově nezávislé určení vlastností slovesných tříd synonym a vede ke generalizace napříč jazyky. Hlavní přínos projektu
je hlubší vhled do tématu významu slovesa v
kontextu založeném na teorii funkčního generačního popisu, čímž se tento popis rozšiřuje směrem k popisu synonymie sloves.

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová


Meaning and Semantic Roles in CzEngClass Lexicon

Význam a sémantické role ve slovníku CzEngClass

This paper focuses on Semantic Roles, an important component of
studies in lexical semantics, as they are captured as part of a bilingual (Czech-
English) synonym lexicon called CzEngClass. This lexicon builds upon the
existing valency lexicons included within the framework of the annotation of
the various Prague Dependency Treebanks. The present analysis of Semantic
Roles is being approached from the Functional Generative Description point of
view and supported by the textual evidence taken specifically from the Prague
Czech-English Dependency Treebank.

Tato práce se zaměřuje na sémantické role, důležitou součást studia lexikální sémantiky, neboť jsou zachyceny jako součást dvojjazyčného (česko-anglického) slovníku slovesných synonym (CzEngClass). Tento slovník navazuje na
existující valenční lexikony zahrnuté v rámci anotace různých pražských závislostních korpusů. Současná analýza sémantických rolí
je nastíněna z pohledu FGP a doložena příklady z korpusu, z Pražského česko-anglického závislostního korpusu.

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová
Jan Hajič


Parallel Dependency Treebank Annotated with Interlinked Verbal Synonym Classes and Roles

Paralelní závislosti treebank anotovaný slovníkem synonymních říd a rolí

We present an ongoing project of enriching an annotation of a parallel dependency treebank, namely the Prague Czech-English Dependency Treebank, with verb-centered semantic annotation using a bilingual synonym verb class lexicon, CzEngClass. This lexicon, in turn, links the predicate occurrences in the corpus to various external lexicons. This paper describes a first milestone of a long-term project; so far, approx. 100 CzEngClass classes, containing about 1800 different verbs each for both Czech and English, are available for such annotation.

Představujeme probíhající projekt obohacující anotaci paralelního závislostního korpusu, konkrétně Pražského česko-anglického Treebanku, sémantickou anotací používající dvojjazyčný lexikon slovesných synonymních tříd, CzEngClass. Tento lexikon propojuje slovesné predikáty v korpusu s různými externími lexikony. V tomto článku popisujeme první milník dlouhodobého projektu; zatím je k dispozici 100 tříd CzEngClass, které obsahují asi 1800 různých sloves pro češtinu i angličtinu.


The SynSemClass synonym verb lexicon is a result of a project investigating semantic ‘equivalence’ of verb senses and their valency behavior in parallel Czech-English language resources, i.e., relating verb meanings with respect to contextually-based verb synonymy. The lexicon entries are linked to PDT-Vallex (http://hdl.handle.net/11858/00-097C-0000-0023-4338-F), EngVallex (http://hdl.handle.net/11858/00-097C-0000-0023-4337-2), CzEngVallex (http://hdl.handle.net/11234/1-1512), FrameNet (https://framenet.icsi.berkeley.edu/fndrupal/), VerbNet (http://verbs.colorado.edu/verbnet/index.html), PropBank (http://verbs.colorado.edu/%7Empalmer/projects/ace.html), Ontonotes (http://verbs.colorado.edu/html_groupings/), and English Wordnet (https://wordnet.princeton.edu/). Part of the dataset are files reflecting interannotator agreement.

SynSemClass je slovník česko-anglických slovesných synonym. Základními hesly ve slovníku jsou dvojjazyčné česko-anglické slovesné synonymní třídy, v nichž jsou obsažena synonymní česká a anglická slovesa (členy třídy), reprezentovaná jako valenční rámce (tj. slovesné významy), jejichž pojetí vychází z teorie Funkčně generativního popisu jazyka. Sémantická ekvivalence jednotlivých členů třídy byla stanovena na základě jejich kontextového valenčního chování usouvztažněného k situačně-kognitivnímu obsahu (sémantickým rolím). Synonymické vztahy jsou ve slovníku chápány volně, jednotlivé členy třídy jsou ve vztahu nikoli striktní (úplné) synonymie, ale ve vztahu významové podobnosti, tj. částečné synonymie. Předností slovníku je použití paralelního česko-anglického korpusu, PCEDT(https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2012T08 ) jako hlavního zdroje jazykových dat, které umožňuje tzv. "bottom-up" přístup, tj. od praxe k teorii.  Předností slovníku je rovněž propojení všech členů jednotlivých synonymních tříd s dalšími lexikálními zdroji, a to s hesly valenčních slovníků (PDT-Vallex - http://hdl.handle.net/11858/00-097C-0000-0023-4338-F, EngVallex- http://hdl.handle.net/11858/00-097C-0000-0023-4337-2), CzEngVallex - http://hdl.handle.net/11234/1-1512 a Vallex -  http://ufal.mff.cuni.cz/vallex/3.5/), a s hesly sémantických  databází (FrameNet - https://framenet.icsi.berkeley.edu/fndrupal/, VerbNet  - http://verbs.colorado.edu/verbnet/index.html, PropBank - http://verbs.colorado.edu/%7Empalmer/projects/ace.html, Ontonotes - http://verbs.colorado.edu/html_groupings/ a Wordnet - https://wordnet.princeton.edu/).


Non-systemic valency behavior of Czech deverbal nouns based on the NomVallex lexicon

Nesystémové valenční chování českých deverbativních substantiv na základě slovníku NomVallex

In order to describe non-systemic valency behavior of Czech deverbal nouns, we present results of an automatic comparison of valency frames of interlinked noun and verbal lexical units included in valency lexicons NomVallex
and VALLEX. We show that the non-systemic valency behavior of the nouns is mostly manifested by non-systemic forms of their actants, while changes in the number or type of adnominal actants are negligible as for their frequency. Non-systemic forms considerably contribute to a general increase in the number of forms in valency frames of nouns compared to the number of forms in valency frames of their base verbs. The non-systemic forms are more frequent in valency frames of non-productively derived nouns than in valency frames of productively derived ones.

Článek se věnuje popisu nesystémového valenčního chování českých deverbativních substantiv, jak se jeví na základě automatického srovnání valenčních rámců vzájemně propojených substantivních a slovesných lexikálních jednotek ve valenčních slovnících NomVallex a VALLEX. Nesystémové valenční chování se v NomVallexu nejčastěji projevuje nesystémovými formami aktantů, zatímco změny v počtu a typu aktantů jsou co do počtu případů zanedbatelné. Nesystémové formy významně přispívají k všeobecnému nárůstu počtu forem ve valenčních rámcích substantiv, ve srovnání s počtem forem ve valečních rámcích jejich základových sloves. Nesystémové formy jsou častější ve valenčních rámcích neproduktivně tvořených substantiv než ve valenčních rámcích substantiv tvořených produktivně.

Veronika Kolářová
Anna Vernerová
Jonathan Verner


We explore the annotation of reflexives in Universal Dependencies (UD) treebanks (Nivre et al., 2018), with a stronger focus on Slavic languages. We will show a number of examples where reflexive markers (in particular reflexive clitics) are used as true (argumental) reflexives, reciprocal arguments, passive/middle/impersonal markers etc.; we will confront the UD guidelines for the individual phenomena with the current state of the data. Improvements will be proposed, sometimes of the guidelines, but mostly of the annotation.

This is an extended version of our talk at TLT 2018 in Oslo.

Zkoumáme anotaci reflexiv v závislostních korpusech Universal Dependencies (UD) (Nevre et al., 2018), se silnějším zaměřením na slovanské jazyky.


Many linguistic theories and annotation frameworks contain a deep-syntactic and/or semantic layer. While many of these frameworks have been applied to more than one language, none of them is anywhere near the number of languages that are covered in Universal Dependencies (UD). I will present a prototype of Deep Universal Dependencies, a two-speed concept where minimal deep annotation can be derived automatically from surface UD trees, while richer annotation can be added for datasets where appropriate resources are available. The talk is based on joint work with Kira Droganova.

Mnohé lingvistické teorie a anotační projekty zahrnují hloubkově-syntaktickou a/nebo sémantickou rovinu. I když mnohé z nich byly aplikovány na více než jeden jazyk, žádný syntakticko-sémantický projekt se ani zdaleka neblíží množství jazyků pokrytých projektem Universal Dependencies (UD).


Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). This is the eleventh release of UD Treebanks, Version 2.5.

Universal Dependencies je projekt, který vyvíjí mezijazykově konzistentní morfologicko-syntaktickou anotaci mnoha jazyků s cílem usnadnit vývoj jazykově nezávislých parserů, mezijazykové strojové učení a výzkum parsingu z perspektivy jazykové typologie. Anotační schéma je založeno na univerzálních Stanfordských závislostech (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), univerzálních značkách Google (Petrov et al., 2012) a na Intersetu, tj. interlingvě pro sady morfologických značek (Zeman, 2008). Toto je jedenácté vydání treebanků UD, verze 2.5.

Daniel Zeman
Joakim Nivre
Mitchell Abrams
Noëmi Aepli
Željko Agić
Lars Ahrenberg
Gabrielė Aleksandravičiūtė
Lene Antonsen
Katya Aplonova
Maria Jesus Aranzabe
Gashaw Arutie
Masayuki Asahara
Luma Ateyah
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Liesbeth Augustinus
Elena Badmaeva
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
Verginica Barbu Mititelu
Victoria Basmov
Colin Batchelor
John Bauer
Sandra Bellato
Kepa Bengoetxea
Yevgeni Berzak
Irshad Ahmad Bhat
Riyaz Ahmad Bhat
Erica Biagetti
Eckhard Bick
Agnė Bielinskienė
Rogier Blokland
Victoria Bobicev
Loïc Boizou
Emanuel Borges Völker
Carl Börstell
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Adriane Boyd
Kristina Brokaitė
Aljoscha Burchardt
Marie Candito
Bernard Caron
Gauthier Caron
Tatiana Cavalcanti
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Flavio Massimiliano Cecchini
Giuseppe G. A. Celano
Slavomír Čéplö
Savas Cetin
Fabricio Chalub
Jinho Choi
Yongseok Cho
Jayeol Chun
Alessandra T. Cignarella
Silvie Cinková
Aurélie Collomb
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Marine Courtin
Elizabeth Davidson
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Elvis de Souza
Arantza Diaz de Ilarraza
Carly Dickerson
Bamba Dione
Peter Dirix
Kaja Dobrovoljc
Timothy Dozat
Kira Droganova
Puneet Dwivedi
Hanne Eckhoff
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Binyam Ephrem
Olga Erina
Tomaž Erjavec
Aline Etienne
Wograine Evelyn
Richárd Farkas
Hector Fernandez Alcalde
Jennifer Foster
Cláudia Freitas
Kazunori Fujita
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Marcos Garcia
Moa Gärdenfors
Sebastian Garza
Kim Gerdes
Filip Ginter
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Bernadeta Griciūtė
Matias Grioni
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Céline Guillot-Barbance
Nizar Habash
Jan Hajič
Jan Hajič, jr.
Mika Hämäläinen
Linh Hà Mỹ
Na-Rae Han
Kim Harris
Dag Haug
Johannes Heinecke
Felix Hennig
Barbora Hladká
Jaroslava Hlaváčová
Florinel Hociung
Petter Hohle
Jena Hwang
Takumi Ikeda
Radu Ion
Elena Irimia
Ọlájídé Ishola
Tomáš Jelínek
Anders Johannsen
Fredrik Jørgensen
Markus Juutinen
Hüner Kaşıkara
Andre Kåsen
Nadezhda Kabaeva
Sylvain Kahane
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Boris Katz
Tolga Kayadelen
Jessica Kenney
Václava Kettnerová
Jesse Kirchner
Elena Klementieva
Arne Köhn
Kamil Kopacewicz
Natalia Kotsyba
Jolanta Kovalevskaitė
Simon Krek
Sookyoung Kwak
Veronika Laippala
Lorenzo Lambertino
Lucia Lam
Tatiana Lando
Septina Dian Larasati
Alexei Lavrentiev
John Lee
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Saran Lertpradit
Herman Leung
Cheuk Ying Li
Josie Li
Keying Li
KyungTae Lim
Maria Liovina
Yuan Li
Nikola Ljubešić
Olga Loginova
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Vivien Macketanz
Aibek Makazhanov
Michael Mandl
Christopher Manning
Ruli Manurung
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Katrin Marheinecke
Héctor Martínez Alonso
André Martins
Jan Mašek
Yuji Matsumoto
Ryan McDonald
Sarah McGuinness
Gustavo Mendonça
Niko Miekka
Margarita Misirpashayeva
Anna Missilä
Cătălin Mititelu
Maria Mitrofan
Yusuke Miyao
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
Keiko Sophie Mori
Tomohiko Morioka
Shinsuke Mori
Shigeki Moro
Bjartur Mortensen
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Robert Munro
Yugo Murawaki
Kaili Müürisep
Pinkey Nainwani
Juan Ignacio Navarro Horñiacek
Anna Nedoluzhko
Gunta Nešpore-Bērzkalne
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Yoshihiro Nikaido
Vitaly Nikolaev
Rattima Nitisaroj
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Atul Kumar Ojha
Adédayọ̀ Olúòkun
Mai Omura
Petya Osenova
Robert Östling
Lilja Øvrelid
Niko Partanen
Elena Pascual
Marco Passarotti
Agnieszka Patejuk
Guilherme Paulino-Passos
Angelika Peljak-Łapińska
Siyao Peng
Cenel-Augusto Perez
Guy Perrier
Daria Petrova
Slav Petrov
Jason Phelan
Jussi Piitulainen
Tommi A Pirinen
Emily Pitler
Barbara Plank
Thierry Poibeau
Larisa Ponomareva
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Sophie Prévost
Prokopis Prokopidis
Adam Przepiórkowski
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Peng Qi
Andriela Rääbis
Alexandre Rademaker
Loganathan Ramasamy
Taraka Rama
Carlos Ramisch
Vinit Ravishankar
Livy Real
Siva Reddy
Georg Rehm
Ivan Riabov
Michael Rießler
Erika Rimkutė
Larissa Rinaldi
Laura Rituma
Luisa Rocha
Mykhailo Romanenko
Rudolf Rosa
Davide Rovati
Valentin Roșca
Olga Rudina
Jack Rueter
Shoval Sadde
Benoît Sagot
Shadi Saleh
Alessio Salomoni
Tanja Samardžić
Stephanie Samson
Manuela Sanguinetti
Dage Särg
Baiba Saulīte
Yanin Sawanakunanon
Nathan Schneider
Sebastian Schuster
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Mo Shen
Atsuko Shimada
Hiroyuki Shirasu
Muh Shohibussirri
Dmitri Sitchinava
Aline Silveira
Natalia Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Kiril Simov
Aaron Smith
Isabela Soares-Bastos
Carolyn Spadine
Antonio Stella
Milan Straka
Jana Strnadová
Alane Suhr
Umut Sulubacak
Shingo Suzuki
Zsolt Szántó
Dima Taji
Yuta Takahashi
Fabio Tamburini
Takaaki Tanaka
Isabelle Tellier
Guillaume Thomas
Liisi Torga
Trond Trosterud
Anna Trukhina
Reut Tsarfaty
Francis Tyers
Sumire Uematsu
Zdeňka Urešová
Larraitz Uria
Hans Uszkoreit
Andrius Utka
Sowmya Vajjala
Daniel van Niekerk
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Eric Villemonte de la Clergerie
Veronika Vincze
Lars Wallin
Abigail Walsh
Jing Xian Wang
Jonathan North Washington
Maximilan Wendt
Seyi Williams
Mats Wirén
Christian Wittern
Tsegay Woldemariam
Tak-sum Wong
Alina Wróblewska
Mary Yako
Naoki Yamazaki
Chunxiao Yan
Koichi Yasuoka
Marat M. Yavrumyan
Zhuoran Yu
Zdeněk Žabokrtský
Amir Zeldes
Manying Zhang
Hanzhi Zhu


Subcategorization of adverbial meanings (boundary between cognitive content and linguistic meaning)

Subkategorizace adverbiálních významů (hranice mezi obsahem a významem)

The necessity to distinguish between cognitive content and linguistic meaning arose in European structural linguistics (Saussere, 1916) and was further elaborated in the Prague Linguistic Circle (Mathesius, 1942; Dokulil – Daneš, 1958; Daneš, 1974). In the contribution, we describe the practical aspects of applying the principle of distinguishing meaning and content to the task of delimitation of adverbial meanings, expressed by prepositional groups.  We present methodology and main principles we work with in completing the set of meanings of adverbials. We describe how we use the principle of substitutability of synonyms. All the examples in the contribution relate to spatial adverbials but the principles apply to adverbials in general.  Our theoretical framework is Functional Generative Description (Sgall et al., 1986).

Článek je příspěvkem k diskusi o hranici mezi kognitivním obsahem a jazykovým významem. V příspěvku se na příkladu určování repertoáru adverbiálních významů probírají praktické důsledky rozlišování mezi obsahem a významem. Je popsána metodologie práce při určování adverbiálních významů, zejména princip zaměnitelnosti synonym. Teroretickým východiskem je Funkční generativní popis.


Delimiting Adverbial Meanings. A corpus-based comparative study on Czech spatial prepositions and their English equivalents

Vydělování adverbiálních významů. Na korpusu založená srovnávací studie věnovaná českým předložkám vyjadřujícím prostorové významy a jejich anglickým ekvivalentům

The data of the Prague Czech-English Dependency Treebank (a member of the family of Prague Dependency Treebanks) have served as a basis for the comparative study of delimiting adverbial meanings of the local relation “within the given place”. The Czech prepositional groups containing the prepositions v, na, and u with the above meaning are compared with their English equivalents, using a more subtle differentiation into three semantic subgroups of "inside", "on the surface" and "at the given place". Our analysis confirms that though every language structures the reality in a different way, certain tendencies may be observed in the relation of the forms and their functions that eventually result in a more detailed classification. The contribution presents results of an ongoing work.

Data Pražského česko-anglického závislostního korpusu (Prague Czech-English Dependency Treebank, PCEDT) posloužila jako materiál pro srovnávací studii věnovanou vydělování adverbiálních významů místního určení "v rámci daného místa". České předložkové skupiny obsahující předložky v, na a u vyjadřující výše uvedené místní určení byly srovnány s jejich anglickými ekvivalenty a byly dále rozděleny do tří sémantických podskupin, konkrétně "uvnitř", "na povrchu" a "v daném místě". Naše analýza potvrdila, že přestože oba jazyky strukturují realitu jiným způsobem, lze vypozorovat určité tendence ve vztahu forem a jejich funkcí, které vedou k jemnější klasifikaci daných adverbiálních významů. Jedná se o studii popisující aktuálně probíhající výzkum.

Marie Mikulová
Veronika Kolářová
Jarmila Panevová
Eva Hajičová


Aggregates and Variants in two Czech morphological approaches

Agregáty a varianty ve dvou českých morfologických projektech

There exist several morphological dictionaries
for Czech. They differ only in solutions of complicated morphological features. Various attempts have been made to unify their approaches, but only some of them were implemented. The paper deals with several such features and compares their solutions taken in two different projects,
namely preparation of the new edition of PDT (Prague Dependency Treebank) and NovaMorf. The features presented in this paper are: aggregates (the word-forms without a clear part of speech, e.g. užs, oč, naň), and variants – inflectional (more wordforms for a particular combination of lemma and morphological tag) as well as global ones (mainly orthographic variants expressed in all wordforms of a paradigm).

Existuje několik morfologických slovníků pro češtinu. Liší se pouze řešením komplikovaných morfologických rysů. Byly učiněny různé pokusy o sjednocení jejich přístupů, ale jen některé z nich byly realizovány. Dokument se zabývá několika takovými rysy a porovnává jejich řešení přijatá ve dvou různých projektech, konkrétně příprava nového vydání PDT (Prague Dependency Treebank) a NovaMorf. Charakteristickými rysy prezentovanými v tomto dokumentu jsou: agregáty (slovní formy bez jasné části řeči, např. užs, oč, naň) a varianty - flektivní (více slovní formy pro konkrétní kombinaci lemmy a morfologické značky) i globální (zejména ortografické varianty vyjádřené ve všech slovních formách paradigmatu).


Modifications of the Czech morphological dictionary for consistent corpus annotation

Změny v českém morfologickém slovníku za účelem konzistentní anotace korpusu

We describe systematic changes that have been made to the Czech morphological dictionary related to annotating new data within the project of Prague Dependency Treebank (PDT). We bring new solutions to several complicated morphological features that occur in Czech texts. We introduced two new parts of speech, namely foreign word and segment. We adopted new principles for morphological analysis of global and inflectional variants, homonymous lemmas, abbreviations and aggregates. The changes were initiated by the need of consistency between the data and the dictionary and of the dictionary itself.

V článku jsou popsány systematické změny, které jsou realizovány v českém morfologickém slovníku v souvislosti s anotací nových dat v Pražských závislostních korpusech. Přináší řešení několika komplikovaných morfologických jevů, které se objevují v českých textech. Představeny jsou dva nové slovní druhy: cizí slovo a segment. Popisují se pravidla pro reprezentaci variantních a homonymních tvarů a slov (lemmat), pravidla pro zachycení zkratek a tzv. agregátů (např. naň). Změny ve slovníku jsou prováděny za účelem vyšší konzistence mezi daty a slovníkem a  v slovníku samotném.

Jaroslava Hlaváčová
Marie Mikulová
Barbora Štěpánková
Jan Hajič


Stylometry in Literary Translation via Universal Dependencies: Finally Breaking the Language Barrier?

Stylometrie v literárním překladu s pomocí Universal Dependencies: prolomíme jazykovou bariéru?

The method of stylometry by most frequent words does not allow direct comparison of original texts and their translations, i.e. across languages. We have tried to remove this language barrier for direct stylometric comparison of literary translation by replacing the text  tokens  with  the  cross-lingual  morphological  tags  provided  by  the  Universal Dependencies scheme (http://universaldependencies.org). We have prepared a collection of approximately 50 texts in Czech and German: it contained Czech originals and their German translations; German originals and their Czech translations; and works originally written  in  English,  French  or  Russian,  but  only  in  Czech  and  German  translations.  We converted  the  texts  into sequences  of  tags  using  the  UD-Pipe  parser.  The  output  was  a CONLL-u  table  (one  token  per  line,  different  types  of  linguistic  markup  in  columns: token,   lemma,   coarse   part-of-speech   tag,   fine-grained   morphological   features, dependency relation to the governing node, ID of the governing node).The   coarse   part-of-speech   (POS)   tags   are   called   UPOS   and   the   fine-grained morphological features are called FEATS. The dependency relations are called DEPREL. While  the  UPOS  are  truly  universal,  the  inventory  of  relevant  FEATS  is  language-dependent. For instance, a language that does not use noun definiteness does not use the `Definite` feature with its values `Def` and `Indef`. Since the FEATS inventories of Czech and  German  differ,  we  have  stripped  feature  attributes  and  values  specific  to  either language, keeping only features and values shared by both languages.
As a next step, we replaced the original lemmas with a ``FLEMMA'', i.e. a "fake lemma". FLEMMA is a cross-lingual lemma for the German-Czech pair. We designed it as a numerical ID. Weobtained a glossary of FLEMMAS drawing on a Czech-German glossary (Škrabal and Vavřín 2017) that was  automatically  generated  from the multilingal parallel  corpus  InterCorp (Rosen 2016). We counted various  combinations of tags obtained for the four parsinglevels according the the usual Delta procedure (Burrows 2002). Each tagging string was treated as a single element (the counterpart of word-types in traditional stylometric analysis by most frequent words), and their frequencies were counted in the texts in the corpus and compared in text pairs to produce a matrix of distance measures; in this study, the distances were established by means of the modified Cosine Delta (Smith and Aldridge 2011), which is now seen as the most reliable version (Evert et al. 2017). The function classify() in the stylo package (Eder et al. 2016) for R (R Core Team 2016) was used to try to assess authorship attribution success when its reference set contained texts in one language and the test set contained texts in the other. Attribution success was counted whenever the Delta value for the pair of the translations of the same text was lowest.The most successful combination for authorship attribution was FLEMMAS + UPOS (95.6%), while FLEMMAS alone achieved only (3.7%), and so did UPOS alone. This shows that even a very crude word-to-word translation (polysemy neglected), along with the coarse part of speech, helps bypass the language barrier. Another interesting finding is the seemingly modest 20.3% success rate for attribution by the combination UPOS + FEATS + DEPREL. This is, after all, much more than a coin toss for such a number of texts. More importantly, guessing was consistently successful for the same pairs of texts, suggesting that these particular pairs might be easier to guess. This, in turn, might indicate that the translations in these case applied strategies resulting in grammatical and syntactic structures somehow similar to the original, a phenomenon oftenobserved in word-for-word translation, or, more generally, in translations aiming for the so-called “formal equivalence” (Nida 1964).This work was funded by LTC18020.

Připomenutí od Googlu ohledně ochrany soukromíPřečíst nyníPřečtu si je později

4027/5000
Metoda stylometrie nejčastějšími slovy neumožňuje přímé srovnání původních textů a jejich překladů, tj. Napříč jazyky. Pokusili jsme se odstranit tuto jazykovou bariéru pro přímé stylometrické srovnání literárního překladu tím, že jsme textové tokeny nahradili křížovými lingválními morfologickými značkami poskytovanými v rámci programu Universal Dependencies (http://universaldependencies.org). Připravili jsme sbírku přibližně 50 textů v češtině a němčině: obsahovala české originály a jejich německé překlady; Německé originály a jejich české překlady; a díla původně psaná v angličtině, francouzštině nebo ruštině, ale pouze v českých a německých překladech. Pomocí analyzátoru UD-Pipe jsme převedli texty na sekvence značek. Výstupem byla tabulka CONLL-u (jeden token na řádek, různé typy jazykových značek ve sloupcích: token, lemma, hrubý tag části řeči, jemnozrnné morfologické znaky, závislost na řídícím uzlu, ID řídící uzel). Hrubé tagy pro část řeči (POS) se nazývají UPOS a jemnozrnné morfologické znaky se nazývají FEATS. Závislostní vztahy se nazývají DEPREL. Zatímco UPOS jsou skutečně univerzální, soupis příslušných funkcí je závislý na jazyce. Například jazyk, který nepoužívá definitivitu substantiva, nepoužívá funkci `Definitivní 's hodnotami` Def` a `Indef`. Protože se české a německé soupisy FEATS liší, odstranili jsme atributy funkcí a hodnoty specifické pro oba jazyky, přičemž zachovali pouze funkce a hodnoty sdílené oběma jazyky.
V dalším kroku jsme původní lemma nahradili `` FLEMMA '', tj. "Falešné lemma". FLEMMA je mezikulturní lemma pro německo-český pár. Navrhli jsme to jako číselné ID. Získali jsme glosář FLEMMAS, který čerpal z česko-německého glosáře (Škrabal a Vavřín 2017), který byl automaticky generován z vícejazyčného paralelního korpusu InterCorp (Rosen 2016). Počítali jsme různé kombinace značek získaných pro čtyři úrovně parsingu podle obvyklého postupu Delta (Burrows 2002). Každý značkovací řetězec byl považován za jediný prvek (protějšek typů slov v tradiční stylometrické analýze podle nejčastějších slov) a jejich frekvence byly spočteny v textech v korpusu a porovnány v textových párech za účelem vytvoření matice měr vzdálenosti; v této studii byly vzdálenosti stanoveny pomocí modifikované Cosine Delta (Smith and Aldridge 2011), která je nyní považována za nejspolehlivější verzi (Evert et al. 2017). Funkce classify () v balíčku stylů (Eder et al. 2016) pro R (R Core Team 2016) byla použita k pokusu o posouzení úspěšnosti přiřazení autorství, když její referenční sada obsahovala texty v jednom jazyce a testovací sada obsahovala texty v jiný. Úspěch přiřazení byl počítán vždy, když byla hodnota Delta pro dvojici překladů stejného textu nejnižší. Nejúspěšnější kombinací pro přiřazování autorství byl FLEMMAS + UPOS (95,6%), zatímco samotný FLEMMAS dosáhl pouze (3,7%) a stejně tak UPOS sám. To ukazuje, že i velmi hrubý překlad ze slova na slovo (polysemy zanedbaný), spolu s hrubou částí řeči, pomáhá obejít jazykovou bariéru. Dalším zajímavým nálezem je zdánlivě skromná 20,3% úspěšnost pro přiřazení kombinací UPOS + FEATS + DEPREL. To je konec konců mnohem víc než jen hod pro mince pro takový počet textů. Ještě důležitější je, že hádání bylo pro stejné dvojice textů trvale úspěšné, což naznačuje, že tyto konkrétní dvojice by bylo snadnější uhodnout. To by zase mohlo naznačovat, že překlady v těchto případech aplikovaly strategie vedoucí k gramatickým a syntaktickým strukturám podobným původnímu, jevu často pozorovanému v překladu slovo za slovem, nebo obecněji v překladech zaměřených na tzv. nazývána „formální rovnocennost“ (Nida 1964). Tato práce byla financována z LTC18020.
Odeslat zpětnou vazbu
Historie
Uloženo
Komunita


Evaluation of taggers for 19th-century fiction

Evaluace taggerů pro beletrii z 19. století

We  evaluate  a  selection  of  currently  available  taggers  on  fiction  texts  from  the  19th century. The texts belong to the ELTeC collection created and maintained by the WG1 team of the COST project CA16204 "Distant Reading for European Literary History". It is  a  multilingual  collection  of  19th-century  fiction  in  the  following  languages:  Czech, English,  French,  German,  Hungarian,  Italian,  Norwegian  (both  varieties),  Portuguese, Serbian, and Slovene (with new languages being added). Each language is represented by at least 20 novels in the TEI format.We have evaluated the taggers for the following languages:Czech,  English,  French,  We evaluate a selection of currently available taggers on fiction texts from the 19th century. The texts belong to the ELTeC collection created and maintained by the WG1 team of the COST project CA16204 "Distant Reading for European Literary History". It is a multilingual collection of 19th-century fiction in the following languages: Czech, English, French, German, Hungarian, Italian, Norwegian (both varieties), Portuguese, Serbian, and Slovene (with new languages being added). Each language is represented by at least 20 novels in the TEI format.
We have evaluated the taggers for the following languages:
Czech, English, French, German, Hungarian, Norwegian-Nynorsk, Portuguese, and Slovene. We have tagged them all with the UD-Pipe tagger. On top of that, Hungarian was also tagged with e-magyar. We have selected UD-Pipe because of the appealing cross-lingual markup and uniform model building for all languages. It was known before that the Hungarian model is very small and that the Hungarian tagging is poor. Therefore we have also evaluated e-magyar, the best tagger currently available for Hungarian
The annotation scheme of UD-Pipe
The UD-Pipe tagger and parser draws on Universal Dependencies (universaldependencies.org), henceforth UD. UD is a cross-lingual annotation scheme for morphology and syntax. At the moment, more than 70 languages have their own UD treebank to train a parser on. The categories that UD-Pipe annotates are: lemma, coarse part of speech (e.g. VERB), universal features (e.g. Plural, Past Tense), and syntactic dependency relations (e.g. Subject, Predicate).
The procedure
We have selected a random sample for a manual tagging correction in each language. Each sample comprised approximately 5,000 tokens in entire sentences. The sentences had been extracted from ELTeC across all documents in each language and tagged in the CONLL-u format: one token per line, columns: token, lemma, universal POS, universal features. The annotators performed the annotation in a spreadsheet, in four additional columns for tokenization, lemma, POS, and features, respectively. In the first three columns, they were to indicate the corresponding error type(s) with an "F". In the fourth column, the annotators were to type the number of incorrectly recognized linguistic features.
Hence, the annotation captures four different error types for each token. The number of feature errors measures only the precision, not the recall, of the tagger. This is because the morphological annotation is rather complex and it would have been too time- and resource-consuming to train a fully competent morphological annotator for each language, who would have been able to correct the automatical tagger output to a new gold standard.
We have produced descriptive and explorative statistics and visualizations for each language to compare the performance of UD-Pipe among languages and to analyze the errors. As a second step, we have compared the vocabulary of the individual samples to the vocabulary of the referential treebanks of the respective languages to find out how much the domain of the 19th-century fiction differs from the domain of the referential treebank. We have manually classified the tokens specific to the 19-century samples into the following categories: Foreign word/heavy dialect, archaic spelling/morphology, morphological ambiguity, archaic tokenization, typo, proper noun. The annotator was allowed to leave a cell blank when none of the labels matched. The category labels could also be deliberately combined.
Based on both annotations, we are able to tell, for each language, where the tagger has most problems (POS, lemmatization? Tokenization? Features?) and with which words (how much is archaic spelling associated with lemmatization performance?). The ability of the tagger to "guess" unknown words differs in each language. With this double annotation, we are able to start a collaboration with UD-Pipe developers on a possible domain adaptation for selected languages and build reliable models to tag 19-th century fiction.
This work was funded by LTC18020.

Vyhodnocujeme výběr aktuálně dostupných značkovačů na beletristických textech z 19. století. Texty patří do sbírky ELTeC vytvořené a udržované týmem WG1 projektu COST CA16204 „Vzdálené čtení pro evropskou literární historii“. Jedná se o mnohojazyčnou sbírku beletrie 19. století v následujících jazycích: čeština, angličtina, francouzština, němčina, maďarština, italština, norština (obě odrůdy), portugalština, srbština a slovinština (s novými jazyky). Každý jazyk je zastoupen nejméně 20 romány ve formátu TEI.
Hodnotili jsme značkovače pro následující jazyky:
Česky, anglicky, francouzsky, německy, maďarsky, norsky-nynorsk, portugalsky a slovinsky. Všechny jsme označili štítkem UD-Pipe. Kromě toho byla maďarština označena také e-magyar. UD-Pipe jsme vybrali kvůli přitažlivé křížové jazykové značce a jednotné tvorbě modelů pro všechny jazyky. Již dříve bylo známo, že maďarský model je velmi malý a že maďarské značkování je špatné. Proto jsme také vyhodnotili e-magyar, nejlepší značkovač v současnosti dostupný pro maďarštinu
Schéma anotací UD-Pipe
Značkovač a analyzátor UD-Pipe čerpá z Universal Dependencies (universaldependencies.org), dále od UD. UD je schéma vícejazyčných anotací pro morfologii a syntaxi. V současné době má více než 70 jazyků vlastní UD stromovou banku, na které lze trénovat syntaktický analyzátor. Kategorie, které anotují UD-Pipe, jsou: lemma, hrubá část řeči (např. VERB), univerzální rysy (např. Množné číslo, minulé napětí) a vztahy syntaktické závislosti (např. Předmět, predikát).
Postup
Vybrali jsme náhodný vzorek pro ruční opravu značkování v každém jazyce. Každý vzorek obsahoval přibližně 5 000 žetonů v celých větách. Věty byly extrahovány z ELTeC napříč všemi dokumenty v každém jazyce a označeny ve formátu CONLL-u: jeden token na řádek, sloupce: token, lemma, univerzální POS, univerzální funkce. Anotace provedla anotaci v tabulce ve čtyřech dalších sloupcích pro tokenizaci, lemma, POS a funkce. V prvních třech sloupcích měly označovat odpovídající typ chyby s písmenem „F“. Ve čtvrtém sloupci měli anotátoři zadat počet nesprávně rozpoznaných jazykových prvků.
Proto anotace zachycuje čtyři různé typy chyb pro každý token. Počet chyb funkcí měří pouze přesnost, nikoli stažení, značkovače. Je to proto, že morfologická anotace je poněkud složitá a bylo by příliš náročné na čas a zdroje na to, aby bylo možné vyškolit plně kompetentního morfologického anotátora pro každý jazyk, který by byl schopen korigovat výstup automatického značkovače na nový zlatý standard.
Pro každý jazyk jsme vytvořili popisné a explorativní statistiky a vizualizace, abychom porovnali výkon UD-Pipe mezi jazyky a analyzovali chyby. Jako druhý krok jsme porovnali slovní zásobu jednotlivých vzorků se slovní zásobou referenčních stromů příslušných jazyků, abychom zjistili, do jaké míry se doména beletrie 19. století liší od domény referenční stromové struktury. Ručně jsme rozdělili tokeny specifické pro vzorky z 19. století do následujících kategorií: Cizí slovo / těžký dialekt, archaické hláskování / morfologie, morfologická dvojznačnost, archaické tokenizace, typo, vlastní jméno. Když anotátor nechal žádnou buňku prázdnou, když se žádný ze štítků neshodoval. Štítky kategorií lze také úmyslně kombinovat.
Na základě obou anotací jsme schopni pro každý jazyk říct, kde má tagger největší problémy (POS, lemmatizace? Tokenizace? Funkce?) As jakými slovy (kolik archaického pravopisu souvisí s výkonem lemmatizace?). Schopnost značkovače „hádat“ neznámá slova se v každém jazyce liší. Díky této dvojité anotaci jsme schopni zahájit spolupráci s vývojáři UD-Pipe na možné adaptaci domény pro vybrané jazyky a vytvářet spolehlivé modely pro označování fikce 19. století.
Tato práce byla financována z LTC18020.
Odeslat zpětnou vazbu

Silvie Cinková
Tomaž Erjavec
Cláudia Freitas
Ioana Maracescu Galleron
Péter Horváth
Indig Balász
Pavel Smrž


Genre preferences in the narratives of younger school children

Žánrová preference v narativech dětí mladšího školního věku

In this paper, we present an analysis of hypothesized sex-specific genre preferences in spontaneous narratives in a corpus of 286 transcribed recordings of younger school children (aged 6–11). We draw upon Nicolopoulou’s conception of narratives as a symbolic activity with sex-specific tendencies: girls prefer the “family” genre and boys prefer the “heroic-agonistic” one. We operationalized Nikolopoulou’s genre classification into 10 thematic narrative features and an-notated their respective presence or absence in each narrative. The application of a combination of statistical methods to our sample revealed that the sex-correlated narrative preferences are so weak that they have no implications, e.g. for school practice. The most prominent result, in fact, even coun-ters the a priori assumption of sex-based narrative preferences: no matter what sex or age, children show a strong preference for “mutual aid and cooperation”.

V této práci prezentujeme analýzu hypotetických preferencí žánru specifických pro žánry u spontánních příběhů v korpusu 286 přepsaných záznamů mladších školních dětí (ve věku 6–11). Vycházíme z Nicolopoulouvé pojetí vyprávění jako symbolické aktivity s tendencemi danými pohlavím: dívky dávají přednost „rodinnému“ žánru a chlapci preferují „hrdinně agonistický“. Operacionalizovali jsme žánrovou klasifikaci podle Nikolopoulou do 10 tematických vyprávěcích rysů a zaznamenali jsme jejich příslušnou přítomnost nebo nepřítomnost v každém vyprávění. Kombinace statistických metod na náš vzorek odhalila, že narativní preference spojené s pohlavím jsou tak slabé, že nemají žádné důsledky, např. pro školní praxi. Nejvýznamnější výsledek ve skutečnosti dokonce odporuje apriornímu předpokladu pohlavních narativních preferencí: bez ohledu na věk a pohlaví, děti projevují silnou preferenci „vzájemné pomoci a spolupráce“.


Aspect in loan verbal neologisms in Czech

Kategorie vidu u přejatých slvoesných neologismů v češtině

The paper focuses on how loan verbal neologisms form their aspectual counterpart in Czech, either by changing the thematic suffix in a simplex verb, or by deriving a prefixed verb. The main hypothesis is that the formation of aspectual pairs is determined by whether the neologism is interpreted as having either a verbal base, or a noun base.

Příspěvek se zabývá tvořením vidového protějšku u přejatých slovesných neologismů v češtině. To, zda je vidový protějšek tvořen sufixací či prefixací, závisí - podle mé hypotézy diskutované v příspěvku - na tom, zda je báze neologismu v češtině interpretovaná jako slovesná nebo nominální.


Introducing Semantic Labels into the DeriNet Network

Seémantické značkování derivační sítě DeriNet

The paper describes a semi-automatic procedure introducing semantic labels into the DeriNet network, which is a large, freely available resource modelling derivational relations in the lexicon of Czech. The data
were assigned labels corresponding to five semantic categories (diminutives, possessives, female nouns, iteratives, and aspectual meanings) by a machine learning model, which achieved excellent results in terms of both precision and recall.

Příspěvek popisuje poloautomatickou proceduru, při níž byly vztahy mezi základovými slovy a jejich deriváty v lexikální síti DeriNet označkovány sémantickými značkami. V prezentovaném pilotním experimentu, který byl omezen na pět sémantických značek (diminutiva, posesiva, ženské protějšky maskulin, iterativa a vidové významy), byla data značkována metodami strojového učení.


Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). This is the tenth release of UD Treebanks, Version 2.4.

Universal Dependencies je projekt, který vyvíjí mezijazykově konzistentní morfologicko-syntaktickou anotaci mnoha jazyků s cílem usnadnit vývoj jazykově nezávislých parserů, mezijazykové strojové učení a výzkum parsingu z perspektivy jazykové typologie. Anotační schéma je založeno na univerzálních Stanfordských závislostech (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), univerzálních značkách Google (Petrov et al., 2012) a na Intersetu, tj. interlingvě pro sady morfologických značek (Zeman, 2008). Toto je desáté vydání treebanků UD, verze 2.4.

Joakim Nivre
Mitchell Abrams
Željko Agić
Lars Ahrenberg
Gabrielė Aleksandravičiūtė
Lene Antonsen
Katya Aplonova
Maria Jesus Aranzabe
Gashaw Arutie
Masayuki Asahara
Luma Ateyah
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Liesbeth Augustinus
Elena Badmaeva
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
Verginica Barbu Mititelu
Victoria Basmov
John Bauer
Sandra Bellato
Kepa Bengoetxea
Yevgeni Berzak
Irshad Ahmad Bhat
Riyaz Ahmad Bhat
Erica Biagetti
Eckhard Bick
Agnė Bielinskienė
Rogier Blokland
Victoria Bobicev
Loïc Boizou
Emanuel Borges Völker
Carl Börstell
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Adriane Boyd
Kristina Brokaitė
Aljoscha Burchardt
Marie Candito
Bernard Caron
Gauthier Caron
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Flavio Massimiliano Cecchini
Giuseppe G. A. Celano
Slavomír Čéplö
Savas Cetin
Fabricio Chalub
Jinho Choi
Yongseok Cho
Jayeol Chun
Silvie Cinková
Aurélie Collomb
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Marine Courtin
Elizabeth Davidson
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Arantza Diaz de Ilarraza
Carly Dickerson
Bamba Dione
Peter Dirix
Kaja Dobrovoljc
Timothy Dozat
Kira Droganova
Puneet Dwivedi
Hanne Eckhoff
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Binyam Ephrem
Tomaž Erjavec
Aline Etienne
Richárd Farkas
Hector Fernandez Alcalde
Jennifer Foster
Cláudia Freitas
Kazunori Fujita
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Marcos Garcia
Moa Gärdenfors
Sebastian Garza
Kim Gerdes
Filip Ginter
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Matias Grioni
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Céline Guillot-Barbance
Nizar Habash
Jan Hajič
Jan Hajič, jr.
Linh Hà Mỹ
Na-Rae Han
Kim Harris
Dag Haug
Johannes Heinecke
Felix Hennig
Barbora Hladká
Jaroslava Hlaváčová
Florinel Hociung
Petter Hohle
Jena Hwang
Takumi Ikeda
Radu Ion
Elena Irimia
Ọlájídé Ishola
Tomáš Jelínek
Anders Johannsen
Fredrik Jørgensen
Hüner Kaşıkara
Andre Kåsen
Sylvain Kahane
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Boris Katz
Tolga Kayadelen
Jessica Kenney
Václava Kettnerová
Jesse Kirchner
Arne Köhn
Kamil Kopacewicz
Natalia Kotsyba
Jolanta Kovalevskaitė
Simon Krek
Sookyoung Kwak
Veronika Laippala
Lorenzo Lambertino
Lucia Lam
Tatiana Lando
Septina Dian Larasati
Alexei Lavrentiev
John Lee
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Saran Lertpradit
Herman Leung
Cheuk Ying Li
Josie Li
Keying Li
KyungTae Lim
Yuan Li
Nikola Ljubešić
Olga Loginova
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Vivien Macketanz
Aibek Makazhanov
Michael Mandl
Christopher Manning
Ruli Manurung
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Katrin Marheinecke
Héctor Martínez Alonso
André Martins
Jan Mašek
Yuji Matsumoto
Ryan McDonald
Sarah McGuinness
Gustavo Mendonça
Niko Miekka
Margarita Misirpashayeva
Anna Missilä
Cătălin Mititelu
Yusuke Miyao
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
Keiko Sophie Mori
Tomohiko Morioka
Shinsuke Mori
Shigeki Moro
Bjartur Mortensen
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Yugo Murawaki
Kaili Müürisep
Pinkey Nainwani
Juan Ignacio Navarro Horñiacek
Anna Nedoluzhko
Gunta Nešpore-Bērzkalne
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Yoshihiro Nikaido
Vitaly Nikolaev
Rattima Nitisaroj
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Adédayọ̀ Olúòkun
Mai Omura
Petya Osenova
Robert Östling
Lilja Øvrelid
Niko Partanen
Elena Pascual
Marco Passarotti
Agnieszka Patejuk
Guilherme Paulino-Passos
Angelika Peljak-Łapińska
Siyao Peng
Cenel-Augusto Perez
Guy Perrier
Daria Petrova
Slav Petrov
Jussi Piitulainen
Tommi A Pirinen
Emily Pitler
Barbara Plank
Thierry Poibeau
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Sophie Prévost
Prokopis Prokopidis
Adam Przepiórkowski
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Andriela Rääbis
Alexandre Rademaker
Loganathan Ramasamy
Taraka Rama
Carlos Ramisch
Vinit Ravishankar
Livy Real
Siva Reddy
Georg Rehm
Michael Rießler
Erika Rimkutė
Larissa Rinaldi
Laura Rituma
Luisa Rocha
Mykhailo Romanenko
Rudolf Rosa
Davide Rovati
Valentin Roșca
Olga Rudina
Jack Rueter
Shoval Sadde
Benoît Sagot
Shadi Saleh
Alessio Salomoni
Tanja Samardžić
Stephanie Samson
Manuela Sanguinetti
Dage Särg
Baiba Saulīte
Yanin Sawanakunanon
Nathan Schneider
Sebastian Schuster
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Mo Shen
Atsuko Shimada
Hiroyuki Shirasu
Muh Shohibussirri
Dmitri Sitchinava
Natalia Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Kiril Simov
Aaron Smith
Isabela Soares-Bastos
Carolyn Spadine
Antonio Stella
Milan Straka
Jana Strnadová
Alane Suhr
Umut Sulubacak
Shingo Suzuki
Zsolt Szántó
Dima Taji
Yuta Takahashi
Fabio Tamburini
Takaaki Tanaka
Isabelle Tellier
Guillaume Thomas
Liisi Torga
Trond Trosterud
Anna Trukhina
Reut Tsarfaty
Francis Tyers
Sumire Uematsu
Zdeňka Urešová
Larraitz Uria
Hans Uszkoreit
Sowmya Vajjala
Daniel van Niekerk
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Eric Villemonte de la Clergerie
Veronika Vincze
Lars Wallin
Abigail Walsh
Jing Xian Wang
Jonathan North Washington
Maximilan Wendt
Seyi Williams
Mats Wirén
Christian Wittern
Tsegay Woldemariam
Tak-sum Wong
Alina Wróblewska
Mary Yako
Naoki Yamazaki
Chunxiao Yan
Koichi Yasuoka
Marat M. Yavrumyan
Zhuoran Yu
Zdeněk Žabokrtský
Amir Zeldes
Daniel Zeman
Manying Zhang
Hanzhi Zhu


Automatic Generation of Theatre Play Scripts

We present a proposal for a project for automatic generation of theatre play scripts. We suggest a hierarchical generation scenario based on text expansion (an inverse of text summarization), iteratively expanding the title of the play until the whole script is generated. We review the challenges of the project and solutions that we envision for them.

Představujeme návrh projektu pro automatické generování scénářů divadelních her. Navrhujeme hierarchický postup generování založený na expanzi textu (inverze sumarizace textu), která iterativně rozgenerovává název hry, dokud není vygenerován celý scénář. Diskutujeme výzvy projektu a navrhujeme pro ně řešení.


Deep Neural Networks in Natural Language Processing

Hluboké neuronové sítě ve zpracování přirozeného jazyka

Similarly to other fields, Natural language processing has recently been
revolutionized by the introduction of Deep learning. In my talk, I will
focus on two specific properties of natural text as input to a machine
learning system, and the current ways in which these are addressed in
Deep neural networks:
- Representing massively multi-valued discrete data (words) by
continuous low-dimensional vectors (word embeddings).
- Handling variable-length input sequences with long-distance relations
between elements (sentences) by fixed-sized neural units (attention
mechanisms).

Podobně jako v jiných oborech, zpracování přirozeného jazyka prošlo nedávno revolucí zavedením hlubokého učení. V mé přednášce se zaměřím na dvě specifické vlastnosti přírozeného textu jako vstupu pro systém strojového učení a na současné způsoby, jakými jsou v hlubokých neuronových sítích řešeny:
- Reprezentace masivně vícehodnotových diskrétních dat (slov) kontinuálními nízkodimenzionálními vektory (slovní embedinky).
- Zpracování vstupních sekvencí s proměnnou délkou pomocí vztahů na dlouhou vzdálenost mezi elementy (větami) neurálními jednotkami pevné velikosti (mechanismy pozornosti).


CoNLL 2018 Shared Task Team CUNI-x-ling -- source codes for a competition in multilingual parsing

CoNLL 2018 Shared Task, tým CUNI-x-ling -- zdrojové kódy pro soutěž ve vícejazyčném syntaktickém parsingu


Inducing Syntactic Trees from BERT Representations

Odvozování syntactických stromů z BERTových reprezentací

We use the English model of BERT and explore how a deletion of one word in a sentence changes representations of other words. Our hypothesis is that removing a reducible word (e.g. an adjective) does not affect the representation of other words so much as removing e.g. the main verb, which makes the sentence ungrammatical and of "high surprise" for the language model. We estimate reducibilities of individual words and also of longer continuous phrases (word n-grams), study their syntax-related properties, and then also use them to induce full dependency trees.

Používáme anglický model BERT a zkoumáme, jak vypuštění jednoho slova ve větě mění reprezentace jiných slov. Naše hypotéza je taková, že odstranění redukovatelného slova (např. přídavného jména) neovlivní reprezentaci jiných slov natolik, jako odstranění např. hlavního slovesa, které činí větu pro jazykový model negramatickou a „velmi překvapivou“. Odhadujeme reducibility jednotlivých slov a také delších souvislých frází (slovních n-gramů), studujeme jejich syntaktické vlastnosti a poté je také použijeme k odvození plných závislostních stromů.


Quick intro to language processing for the THEAITRE project

Rychlokurz počítačového zpracování jazyka pro projekt THEAITRE

Representing text on a computer.
Representation of words (word embeddings).
Generating Sentences I. (n-gram language models).
Basic principles of machine learning.
Generating Sentences II (artificial neural networks).
Reflections on more powerfully managed generation.

Reprezentace textu v počítači.
Reprezentace slov (slovní embedinky).
Generování vět I. (n-gramové jazykové modely).
Základní principy strojového učení.
Generování vět II. (umělé neuronové sítě).
Úvahy nad silněji řízeným generováním.

Rudolf Rosa
Ondřej Dušek
Tomáš Musil
Tom Kocmi


Attempting to separate inflection and derivation using vector space representations

Pokus o oddělení flexe a derivace pomocí vektorových reprezentací

We investigate to what extent inflection can be automatically separated from derivation, just based
on the word forms. We expect pairs of inflected forms of the same lemma to be closer to each other
than pairs of inflected forms of two different lemmas (still derived from a same root, though),
given a proper distance measure. We estimate distances of word forms using edit distance, which
represents character-based similarity, and word embedding similarity, which serves as a proxy
to meaning similarity. Specifically, we explore Levenshtein and Jaro-Winkler edit distances, and
cosine similarity of FastText word embeddings. We evaluate the separability of inflection and
derivation on a sample from DeriNet, a database of word formation relations in Czech. We
investigate the word distance measures directly, as well as embedded in a clustering setup. Best
results are achieved by using a combination of Jaro-Winkler edit distance and word embedding
cosine similarity, outperforming each of the individual measures. Further analysis shows that the
method works better for some classes of inflections and derivations than for others, revealing some
limitations of the method, but also supporting the idea of replacing a binary inflection-derivation
dichotomy with a continuous scale.

Zkoumáme, do jaké míry lze flexi automaticky oddělit od derivace, jen na základě slovních forem. Očekáváme, že při použití vhodné míry vzdálenosti budou páry vyskloňovaných tvarů stejného lemmatu k sobě blíže než páry vyskloňovaných forem dvou různých lemmat (stále odvozených od stejného kořene). Vzdálenosti slovních tvarů odhadujeme pomocí editační vzdálenosti, která představuje podobnost založenou na znacích, a pomocí podobnosti slovních embedinků, která slouží jako proxy k významové podobnosti. Konkrétně zkoumáme Levenshteinovu a Jarovu-Winklerovu editační vzdálenost a kosinovou podobnost FastTextových slovních embedinků. Vyhodnocujeme oddělitelnost flexe a derivace na vzorku z databáze DeriNet, což je databáze slovotvorných vztahů v češtině. Zkoumáme míry vzdálenosti slov jednak přímo a jednak a jako složku shlukovacího postupu. Nejlepších výsledků je dosaženo kombinací Jarovy-Winklerovy editační vzdálenosti a kosionové podobnosti slovních embedinků, která překonává míry použité samostatně. Další analýza ukazuje, že metoda funguje lépe pro některé třídy flexí a derivací než pro jiné, což ukazuje některá omezení metody, ale také podporuje myšlenku nahrazení binární dichotomie flexe-derivace kontinuální škálou.


Unsupervised Lemmatization as Embeddings-Based Word Clustering

Neřízená lematizace jako shlukování slov založené na embedinkách

We focus on the task of unsupervised lemmatization, i.e. grouping together inflected forms of one word under one label (a lemma) without the use of annotated training data. We propose to perform agglomerative clustering of word forms with a novel distance measure. Our distance measure is based on the observation that inflections of the same word tend to be similar both string-wise and in meaning. We therefore combine word embedding cosine similarity, serving as a proxy to the meaning similarity, with Jaro-Winkler edit distance. Our experiments on 23 languages show our approach to be promising, surpassing the baseline on 23 of the 28 evaluation datasets.

Zaměřujeme se na úlohu neřízené lemmatizace, tj. seskupení vyskloňovaných forem jednoho slova pod jeden štítek (lemma) bez použití anotovaných trénovacích dat. Navrhujeme provádět aglomerativní shlukování slovních forem s novou mírou vzdálenosti. Naše míra vzdálenosti je založena na pozorování, že flexe jednoho slova mají tendenci být podobné řetězcově i významově. Proto kombinujeme kosinovou podobnost slovních embedinků, která slouží jako proxy k významové podobnosti, s editační vzdáleností Jaro-Winklera. Naše experimenty na 23 jazycích ukazují, že náš přístup je slibný a překonal baseline pro 23 z 28 testovacích sad.


Coherence Evaluation in Czech: Utilization of Large Unlabeled data

Hodnocení koherence v češtině: využití velkých neanotovaných dat

Introduction of the research of automatic coherence evaluation in Czech using unlabeled large data.

Představení výzkumu automatického vyhodnocování koherence v češtině s pomocí naanotovaných velkých dat.

Michal Novák
Jiří Mírovský
Kateřina Rysová
Magdaléna Rysová


Exploiting Large Unlabeled Data in Automatic Evaluation of Coherence in Czech

Využití velkých neanotovaných dat v automatickém hodnocení koherence v češtině

We use large unlabeled data (n-gram model, density estimates of features) to improve quality of surface coherence evaluation in Czech texts. Along with new features across layers of language description, the additions significantly improve the performance of the system.

Využíváme velkých neanotovaných dat (n-gramový model, odhady hustoty featur) ke zlepšení kvality automatického hodnocení koherence textů v češtině. Spolu s novými featurami z různých jazykových rovin přispělo využití neanotovaných dat k signifikantnímu zlepšení výsledků systému.


EVALD 4.0 for Beginners – Evaluator of Discourse

EVALD 4.0 pro začátečníky – Evaluátor diskurzu

Evaluator of Discourse for Beginners (EVALD 4.0 for Beginners) is a software that serves for automatic evaluation of surface coherence (cohesion) in Czech texts written by non-native speakers of Czech. Software evaluates the level of the given text from the perspective of its surface coherence (i.e. it takes into consideration, e.g., the frequency and diversity of connectives, richness of vocabulary, coreference realations, topic-focus articulation, readability etc.), and reports whether the text reaches the basic A1 level.

Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu pro začátečníky (EVALD 4.0 pro začátečníky) slouží k automatickému hodnocení povrchové koherence (koheze) textů v češtině psaných začínajícími nerodilými mluvčími češtiny. Software hodnotí úroveň předloženého textu z hlediska jeho povrchové výstavby (zohledňuje např. frekvenci a rozmanitost užitých spojovacích prostředků, bohatost slovní zásoby, koreferenční vztahy, aktuální členění, obtížnost čtení apod.) a vyhodnocuje, zda text dostahuje alespoň základní úrovně A1.

Michal Novák
Jiří Mírovský
Kateřina Rysová
Magdaléna Rysová
Eva Hajičová


EVALD 4.0 for Foreigners – Evaluator of Discourse

EVALD 4.0 pro cizince – Evaluátor diskurzu

Evaluator of Discourse for Foreigners (EVALD 4.0 for Foreigners) is a software that serves for automatic evaluation of surface coherence (cohesion) in Czech texts written by non-native speakers of Czech. Software evaluates the level of the given text from the perspective of its surface coherence (i.e. it takes into consideration, e.g., the frequency and diversity of connectives, richness of vocabulary, coreference relations, topic-focus articulation etc.). The new version (4.0) adds a set of features related to readability of the text and also newly uses large unlabeled data.

Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu pro cizince (EVALD 4.0 pro cizince) slouží k automatickému hodnocení povrchové koherence (koheze) textů v češtině psaných nerodilými mluvčími češtiny. Software hodnotí úroveň předloženého textu z hlediska jeho povrchové výstavby (zohledňuje např. frekvenci a rozmanitost užitých spojovacích prostředků, bohatost slovní zásoby, koreferenční vztahy, aktuální členění apod.). Nová verze (4.0) přidává množinu rysů zaměřených především na obtížnost čtení textu a nově také využívá velká neanotovaná data.