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

CzEngClass – směrem ke slovníku slovesnýchs valencí prolinkovanou se sémantickými rolemi

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

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

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová


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

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

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

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

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová
Jan Hajič


Valency of Czech Deverbal Nouns Representing Selected Semantic Classes

Valence českých deverbativních substantiv reprezentujících vybrané sémantické třídy

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

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


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

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

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

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

Veronika Kolářová
Anna Vernerová
Jana Klímová
Jan Kolář


NomVallex: Corpus-based Valency Lexicon of Czech Nouns

NomVallex: Valenční slovník českých substantiv založený na korpusu

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

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

Veronika Kolářová
Jarmila Panevová
Jana Klímová
Anna Vernerová


NomVallex: Valency Patterns of Semantically Classified Czech Nouns

NomVallex: Valenční struktury českých substantiv zastupujících vybrané sémantické třídy

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

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

Veronika Kolářová
Jana Klímová
Anna Vernerová


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

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

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

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

Veronika Kolářová
Jan Kolář
Marie Mikulová


Building a Lexicon of Discourse Connectives in an Effective Way

Vytváření slovníku diskurzních konektorů efektivním způsobem

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

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


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

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

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

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


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

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

Jiří Mírovský
Pavlína Synková
Magdaléna Rysová
Lucie Poláková


CzeDLex – A Lexicon of Czech Discourse Connectives

CzeDLex – slovník českých diskurzních konektorů

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

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


Core Arguments in Universal Dependencies

Základní aktanty v Universal Dependencies

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

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


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

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

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

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


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

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


Slovak Dependency Treebank in Universal Dependencies

Slovenský závislostní korpus v Universal Dependencies

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

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


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

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


Universality in space and time – Modern treebanking for ancient languages

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

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

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


Výstupy systémů ze společné úlohy CoNLL 2017

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

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

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


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

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

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

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

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


Czech clitics - word order and haplology

České příklonky - slovosled a haplologie

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

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


Syntaktická analýza textů psaných nerodilými mluvčími češtiny

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

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


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

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

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

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

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

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

Barbora Hladká
Ondřej Kučera
Karolína Kuchyňová


Pražský závislostní korpus mluvené češtiny (PDTSC 2.0)

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

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

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


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

PDTSC 2.0 - Korpus mluveného jazyka anotovaný na více rovinách

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

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

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


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

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


Subcategorization of Adverbial Meanings Based On Corpus Data

Subkategorizace adverbiálních významů založená na korpusu

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

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

Marie Mikulová
Eduard Bejček
Veronika Kolářová
Jarmila Panevová


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

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


DATLOWE: software pro textovou analytiku

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

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


Golden Rule of Morphology and Variants of Wordforms

Zlaté pravidlo morfologie a slovní varianty

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

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


Modeling Semantic Distance in the Pattern Dictionary  of English Verbs

Modelování sémantické vzdálenosti v Pattern Dictionary of English Verbs

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

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


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

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

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

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


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

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


Extracting Verbal Multiword Data from Rich Treebank Annotation

Extrakce slovesných víceslovných výrazů z bohatě anotovaného syntaktického korpusu

The PARSEME Shared Task on automatic identification of verbal multiword expressions  aims  at  identifying  such  expressions  in  running  texts.   Typology of verbal multiword expressions, very detailed annotation guidelines and gold-standard data for as many languages as possible will be provided. Since the Prague Dependency Treebank includes Czech multiword expression annotation, it was natural to make an attempt to automatically convert the data into the Shared Task format. However, since the Czech treebank predates the Shared Task annotation guidelines, a prior examination was necessary to determine to which extent the conversion can be fully automatic and how much manual work remains.

In this paper, we show that information contained in the Prague Dependency Treebank is sufficient to extract all of the Shared Task categories of verbal multiword expressions relevant for Czech, even if these categories are originally annotated differently; nevertheless, some manual checking and annotation would still be necessary, e.g. for distinguishing borderline cases.

Soutěž PARSEME Shared Task v identifikaci slovesných víceslovných výrazů požaduje po účastnících vyhledávání výrazů v běžném textu.

V tomto článku ukazujeme, jak je možné česká trénovací data získat nikoli manuální anotací, nýbrž převodem informací z předchozích anotací uložených v Pražském závislostním korpusu na různých úrovních a různým způsobem. Prvním krokem je porovnání anotačních instrukcí a srovnání typologie.

Eduard Bejček
Jan Hajič
Pavel Straňák
Zdeňka Urešová


The Relation of Form and Function in Linguistic Theory and in a Multi-layer Treebank

Vztah formy a funkce v lingvistické teorii a ve vícevrstvém treebanku

The aim of our contribution is to introduce a database of linguistic forms and their functions built with the use of the multi-layer annotated corpora of Czech, the Prague Dependency Treebanks. The purpose of the Prague Database of Forms and Functions (ForFun) is to help the linguists to study the form-function relation, which we assume to be one of the principal tasks of both theoretical linguistics and natural language processing. We will also demonstrate possibilities of the exploitation of the ForFun database.

Příspěvek představuje databázi lingvistických forem a funkcí postavenou nad Pražským závislostním korpusem. Účelem databáze ForFun je usnadnit lingivstům studium vztahu formy a funkce. Ukážeme možnosti využití databáze.

Eduard Bejček
Eva Hajičová
Marie Mikulová
Jarmila Panevová


Modelling word-formation relations in the lexicon of Czech

Modelování slovotvorných vztahů ve slovní zásobě češtiny

The talk summarizes recent steps in development of the derivational network DeriNet. The following topics are taken under scrutiny: vowel and consonant alternations that occur during derivation, the role of the inflectional category of aspect in derivation, and the verb-to-verb derivation.

V příspěvku informuji o pokrocích ve vývoji lexikální databáze DeriNet a rozebírám tři témata, kterým je v rámci projektu aktuálně věnována významná pozornost. Databáze DeriNet je jako jazykový zdroj specializovaný na derivační morfologii češtiny budována v Ústavu formální a aplikované lingvistiky MFF UK, mezi více než 1 milionem lexémů se zatím podařilo identifikovat 774 tisíc derivačních vztahů. Prvním z témat probíraných v příspěvku jsou hláskové alternace, které jsou pro poloautomatické metody identifikace derivačních vztahů zásadním problémem. Dále se zaměřím na kategorii slovesného vidu, tato flektivní kategorie českého slovesa je vyjadřována slovotvornými prostředky. Kategorie vidu byla spolu s dalšími rysy použita jako jedno z kritérií při uspořádávání příbuzných sloves do derivačního stromu. V závěru příspěvku - jako téma třetí - bude zachycování sloves odvozených od sloves představeno komplexně. Všechna tři témata jsou vzájemně provázána, ve všech jsou úzce propojeny aspekty teoretické a komputační lingvistiky.


The suffixes -ismus and -ita in nouns in Czech: borrowing or derivation?

Přípony -ismus a -ita v českých substantivech: přejímání slov nebo derivace?

In the paper, the boundary between borrowing and word formation (particularly, derivation) is studied on the example of the suffixes -ismus and -ita, which occur in nouns in Czech. Formal (both inflectional and derivational) and semantic features of nouns with the suffixes -ismus and -ita are introduced.

V příspěvku se zabýváme hranicí mezi přejímáním slov a slovotvorbou (zvláště derivací) na příkladu substantiv s příponou -ismus a -ita. Z hlediska české slovní zásoby jsou zkoumány formální (flektivní i derivační) vlastnosti a význam těchto slov.


Inflectional and derivational paradigm of verbs in Czech: the role of the category of aspect

Flektivní a derivační paradigma českého slovesa: role kategorie vidu

The paper deals with verbal paradigms with respect to inflectional and derivational morphology of Czech, and its aim is to contribute to the discussion on the absence of clear boundaries between inflection and derivation. The aspect is an inflectional category of Czech verbs which is formally expressed by derivation.

Příspěvek se věnuje paradigmatu českého slovesa z hlediska flektivní a derivační morfologie, poukazuje na vzájemnou propojenost obou oblastí. Kategorie vidu je popisována jako flektivní kategorie slovesa, která je formálně vyjadřována derivačními prostředky.

Magda Ševčíková
Jarmila Panevová
Patrice Pognan


Identification of aspectual pairs of verbs derived by suffixation in the lexical database DeriNet

Identifikace vidových protějšků odvozených sufixem v lexikální databázi DeriNet

The present paper describes a semi-automatic method of adding derivational links to the lexical database DeriNet by identifying verbs which are derived by suffixation and constitute aspectual pairs. It briefly introduces the notion of aspect in Czech and discusses the account of aspect in the Czech linguistic literature and in existing data resources. As its main focus, it presents an approach to identifying aspectual pairs based on extraction of such pairs from the VALLEX valency dictionary, identification of suffix substitution rules and subsequent manual annotation, which resulted in the addition of almost 6,000 derivational links into the DeriNet database.

Příspěvek představuje poloautomatickou proceduru, jejímž cílem bylo v derivační databázi DeriNet identifikovat vidové dvojice sloves lišící se příponami. Na základě dat z valenčního slovníku Vallex jsme sestavili seznam párů sufixů, kterými se vidové protějšky liší, a tento seznam využili k vyhledání dalších dvojic v rozsáhlých datech sítě DeriNet. Nalezené dvojice byly potvrzeny ruční anotací.

Magda Ševčíková
Adéla Kalužová
Zdeněk Žabokrtský


Multilingual research on syntax and parsing has for a long time been hampered by
the fact that annotation schemes vary enormously across languages, which has made
it virtually impossible to perform sound comparative evaluations and
cross-lingual learning experiments. The Universal Dependencies (UD) project
(www.universaldependencies.org) seeks to tackle this problem by developing
cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, aiming to
capture similarities as well as idiosyncracies among typologically different
languages (e.g., morphologically rich languages, pro-drop languages, and
languages featuring clitic doubling). The goal is not only to support comparative
evaluation and cross-lingual learning but also to facilitate multilingual natural
language processing and enable comparative linguistic studies. To serve all these
purposes, the framework needs to have a solid linguistic foundation and at the
same time be transparent and accessible to non-specialists.

Vícejazyčný výzkum syntaxe a syntaktické analýzy byl dlouhou dobu brzděn tím, že anotační styly používané v různých jazycích se výrazně lišily a bylo téměř nemožné provést metodologicky čisté srovnání a vyhodnocení vícejazyčných experimentů se strojovým učením.

Joakim Nivre
Daniel Zeman
Filip Ginter
Francis Tyers


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 sixth release of UD Treebanks, Version 2.0.

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 šesté vydání treebanků UD, verze 2.0.

Joakim Nivre
Željko Agić
Lars Ahrenberg
Maria Jesus Aranzabe
Masayuki Asahara
Aitziber Atutxa
Miguel Ballesteros
John Bauer
Kepa Bengoetxea
Riyaz Ahmad Bhat
Eckhard Bick
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Marie Candito
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Giuseppe G. A. Celano
Fabricio Chalub
Jinho Choi
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Elizabeth Davidson
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Arantza Diaz de Ilarraza
Kaja Dobrovoljc
Timothy Dozat
Kira Droganova
Puneet Dwivedi
Marhaba Eli
Tomaž Erjavec
Richárd Farkas
Jennifer Foster
Cláudia Freitas
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Marcos Garcia
Filip Ginter
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Matias Grioni
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Nizar Habash
Jan Hajič
Linh Hà Mỹ
Dag Haug
Barbora Hladká
Petter Hohle
Radu Ion
Elena Irimia
Anders Johannsen
Fredrik Jørgensen
Hüner Kaşıkara
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Natalia Kotsyba
Simon Krek
Veronika Laippala
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Nikola Ljubešić
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Aibek Makazhanov
Christopher Manning
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Héctor Martínez Alonso
André Martins
Jan Mašek
Yuji Matsumoto
Ryan McDonald
Anna Missilä
Verginica Barbu Mititelu
Yusuke Miyao
Simonetta Montemagni
Amir More
Shinsuke Mori
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Nina Mustafina
Kaili Müürisep
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Vitaly Nikolaev
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Petya Osenova
Lilja Øvrelid
Elena Pascual
Marco Passarotti
Cenel-Augusto Perez
Guy Perrier
Slav Petrov
Jussi Piitulainen
Barbara Plank
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Prokopis Prokopidis
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Alexandre Rademaker
Loganathan Ramasamy
Livy Real
Laura Rituma
Rudolf Rosa
Shadi Saleh
Manuela Sanguinetti
Baiba Saulīte
Sebastian Schuster
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Lena Shakurova
Mo Shen
Dmitry Sichinava
Natalia Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Kiril Simov
Aaron Smith
Alane Suhr
Umut Sulubacak
Zsolt Szántó
Dima Taji
Takaaki Tanaka
Reut Tsarfaty
Francis Tyers
Sumire Uematsu
Larraitz Uria
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Veronika Vincze
Jonathan North Washington
Zdeněk Žabokrtský
Amir Zeldes
Daniel Zeman
Hanzhi Zhu


Universal Dependencies 2.0 – CoNLL 2017 Shared Task Development and Test Data

Universal Dependencies 2.0 – vývojová a testovací data pro soutěž CoNLL 2017

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 extension of the sixth release of UD Treebanks, Version 2.0, by test data.

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 doplnění šestého vydání treebanků UD, verze 2.0, o testovací data.

Joakim Nivre
Željko Agić
Lars Ahrenberg
Lene Antonsen
Maria Jesus Aranzabe
Masayuki Asahara
Luma Ateyah
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Elena Badmaeva
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
John Bauer
Kepa Bengoetxea
Riyaz Ahmad Bhat
Eckhard Bick
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Aljoscha Burchardt
Marie Candito
Gauthier Caron
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Giuseppe G. A. Celano
Savas Cetin
Fabricio Chalub
Jinho Choi
Yongseok Cho
Silvie Cinková
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Arantza Diaz de Ilarraza
Kaja Dobrovoljc
Timothy Dozat
Kira Droganova
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Tomaž Erjavec
Richárd Farkas
Hector Fernandez Alcalde
Jennifer Foster
Cláudia Freitas
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Marcos Garcia
Filip Ginter
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Matias Grioni
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Nizar Habash
Jan Hajič
Jan Hajič, jr.
Linh Hà Mỹ
Kim Harris
Dag Haug
Barbora Hladká
Jaroslava Hlaváčová
Petter Hohle
Radu Ion
Elena Irimia
Anders Johannsen
Fredrik Jørgensen
Hüner Kaşıkara
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Tolga Kayadelen
Václava Kettnerová
Jesse Kirchner
Natalia Kotsyba
Simon Krek
Sookyoung Kwak
Veronika Laippala
Lorenzo Lambertino
Tatiana Lando
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Saran Lertpradit
Herman Leung
Cheuk Ying Li
Josie 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
Gustavo Mendonça
Anna Missilä
Verginica Barbu Mititelu
Yusuke Miyao
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
Shinsuke Mori
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Nina Mustafina
Kaili Müürisep
Pinkey Nainwani
Anna Nedoluzhko
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Vitaly Nikolaev
Rattima Nitisaroj
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Petya Osenova
Lilja Øvrelid
Elena Pascual
Marco Passarotti
Cenel-Augusto Perez
Guy Perrier
Slav Petrov
Jussi Piitulainen
Emily Pitler
Barbara Plank
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Prokopis Prokopidis
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Alexandre Rademaker
Livy Real
Siva Reddy
Georg Rehm
Larissa Rinaldi
Laura Rituma
Rudolf Rosa
Davide Rovati
Shadi Saleh
Manuela Sanguinetti
Baiba Saulīte
Yanin Sawanakunanon
Sebastian Schuster
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Lena Shakurova
Mo Shen
Atsuko Shimada
Muh Shohibussirri
Natalia Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Kiril Simov
Aaron Smith
Antonio Stella
Jana Strnadová
Alane Suhr
Umut Sulubacak
Zsolt Szántó
Dima Taji
Takaaki Tanaka
Trond Trosterud
Anna Trukhina
Reut Tsarfaty
Francis Tyers
Sumire Uematsu
Zdeňka Urešová
Larraitz Uria
Hans Uszkoreit
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Veronika Vincze
Jonathan North Washington
Zhuoran Yu
Zdeněk Žabokrtský
Daniel Zeman
Hanzhi Zhu


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 seventh release of UD Treebanks, Version 2.1.

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 sedmé vydání treebanků UD, verze 2.1.

Joakim Nivre
Željko Agić
Lars Ahrenberg
Lene Antonsen
Maria Jesus Aranzabe
Masayuki Asahara
Luma Ateyah
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Liesbeth Augustinus
Elena Badmaeva
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
Verginica Barbu Mititelu
John Bauer
Kepa Bengoetxea
Riyaz Ahmad Bhat
Eckhard Bick
Victoria Bobicev
Carl Börstell
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Aljoscha Burchardt
Marie Candito
Gauthier Caron
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Giuseppe G. A. Celano
Savas Cetin
Fabricio Chalub
Jinho Choi
Silvie Cinková
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Elizabeth Davidson
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Arantza Diaz de Ilarraza
Peter Dirix
Kaja Dobrovoljc
Timothy Dozat
Kira Droganova
Puneet Dwivedi
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Tomaž Erjavec
Richárd Farkas
Hector Fernandez Alcalde
Jennifer Foster
Cláudia Freitas
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Marcos Garcia
Moa Gärdenfors
Kim Gerdes
Filip Ginter
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Matias Grioni
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Nizar Habash
Jan Hajič
Jan Hajič, jr.
Linh Hà Mỹ
Kim Harris
Dag Haug
Barbora Hladká
Jaroslava Hlaváčová
Florinel Hociung
Petter Hohle
Radu Ion
Elena Irimia
Tomáš Jelínek
Anders Johannsen
Fredrik Jørgensen
Hüner Kaşıkara
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Tolga Kayadelen
Václava Kettnerová
Jesse Kirchner
Natalia Kotsyba
Simon Krek
Veronika Laippala
Lorenzo Lambertino
Tatiana Lando
John Lee
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Saran Lertpradit
Herman Leung
Cheuk Ying Li
Josie Li
Keying Li
Nikola Ljubešić
Olga Loginova
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Vivien Macketanz
Aibek Makazhanov
Michael Mandl
Christopher Manning
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Katrin Marheinecke
Héctor Martínez Alonso
André Martins
Jan Mašek
Yuji Matsumoto
Ryan McDonald
Gustavo Mendonça
Niko Miekka
Anna Missilä
Cătălin Mititelu
Yusuke Miyao
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
Shinsuke Mori
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Kaili Müürisep
Pinkey Nainwani
Anna Nedoluzhko
Gunta Nešpore-Bērzkalne
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Vitaly Nikolaev
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Petya Osenova
Robert Östling
Lilja Øvrelid
Elena Pascual
Marco Passarotti
Cenel-Augusto Perez
Guy Perrier
Slav Petrov
Jussi Piitulainen
Emily Pitler
Barbara Plank
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Prokopis Prokopidis
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Alexandre Rademaker
Loganathan Ramasamy
Taraka Rama
Vinit Ravishankar
Livy Real
Siva Reddy
Georg Rehm
Larissa Rinaldi
Laura Rituma
Mykhailo Romanenko
Rudolf Rosa
Davide Rovati
Benoît Sagot
Shadi Saleh
Tanja Samardžić
Manuela Sanguinetti
Baiba Saulīte
Sebastian Schuster
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Mo Shen
Atsuko Shimada
Dmitry Sichinava
Natalia Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Kiril Simov
Aaron Smith
Antonio Stella
Milan Straka
Jana Strnadová
Alane Suhr
Umut Sulubacak
Zsolt Szántó
Dima Taji
Takaaki Tanaka
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
Jonathan North Washington
Mats Wirén
Tak-sum Wong
Zhuoran Yu
Zdeněk Žabokrtský
Amir Zeldes
Daniel Zeman
Hanzhi Zhu


Language sytem and calculability of West Slavic languages (North and South branches): Approaches to complex comparison

Jazykový systém a vypočitatelnost západoslovanských jazyků (severní a jižní větev): přístupy pro komplexní srovnání

Système linguistique et calculabilité des langues slaves de l'Ouest (Nord et Sud): approches d'une complexité comparée

The article presents graphemic and morphological features of West Slavic languages. Based on these features, Czech and Polish word forms can be predicted.

Příspěvek předkládá grafematické a morfologické rysy západoslovanských jazyků. Na základě těchto rysů lze predikovat současné podoby slov v češtině a polštině.

Après avoir tenté de comprendre le paradigme de complexité et ce qu'il pourrait etre dans l'etude des strates graphotaxique et morphologique des langues slaves de l'Ouest, nous présentons la graphotaxe sur la base de l'ensemble de ces langues es la morphologie par comparaison entre tchèque et polonais.


Cross-lingual Transfer of Dependency Parsers

Mezijazyčný přenos závislostních parserů

Cross-lingual transfer of NLP tools is motivated by the fact that sufficient training data and high-performance supervised NLP tools are available only for maybe 1% of world's languages; the remaining 99% of languages are under-resourced and therefore difficult to process automatically. In cross-lingual transfer methods, we try to find effective ways of utilizing supervised training data for resource-rich languages and various automatic transfer methods to be able to process the under-resourced languages (think of e.g. translating the training data with an MT system).
In my talk, I will review my research on cross-lingual transfer of dependency parsers (and taggers to some extent), including both positive and negative results. My work on this problem has involved several subproblems, which I will also address in the talk, including: Universal Dependencies and other annotation harmonization, morphological segmentation and other subword units, Giza++ and other word alignment, Moses and other machine translation systems.

Přednáška o mém výzkumu v oblasti mezijazyčného přenosu závislostních parserů, zahrnuje strojový překlad, segmentaci na podslova, harmonizaci dat, a další.


This is something everyone uses, but it is not absolutely clear how it works. For a given query it is not possible to simply traverse all the existing billions of websites, and return the few millions that contain the sought words. I will show what a reverse index is, how results are sorted, and I will also add more advanced techniques (TF.IDF, vector model, lemmatization, synonyms, named entities).

To je něco, co používá každý, přitom není úplně zřejmé, jak to funguje. Pro daný dotaz nejde prostě pro každý dotaz projít všechny existující miliardy webových stránek, a vrátit uživateli několik miliónů z nich, které obsahují hledaná slova. Ukážu, co je reverzní index (to zná každý pod názvem rejstřík), podle čeho se řadí výsledky, a přidám i pokročilejší vylepšení (TF.IDF, vektorový model, lematizace, synonyma, pojmenované entity).


MonoTrans: Statistical Machine Translation from Monolingual Data

MonoTrans: Statistický strojový překlad z jednojazyčných dat

We present MonoTrans, a statistical machine translation system which only uses monolingual source language and target language data, without using any parallel corpora or language-specific rules. It translates each source word by the most similar target word, according to a combination of a string similarity measure and a word frequency similarity measure. It is designed for translation between very close languages, such as Czech and Slovak or Danish and Norwegian.
It provides a low-quality translation in resource-poor scenarios where parallel data, required for training a high-quality translation system, may be scarce or unavailable. This is useful e.g. for cross-lingual NLP, where a trained model may be transferred from a resource-rich source language to a resource-poor target language via machine translation.
We evaluate MonoTrans both intrinsically, using BLEU, and extrinsically, applying it to cross-lingual tagger and parser transfer. Although it achieves low scores, it does surpass the baselines by respectable margins.

Představujeme MonoTrans, systém statistického strojového překladu, který používá pouze jednojazyčná data ve zdrojovém a cílovém jazyce, bez použití paralelních korpů nebo pravidel specifických pro konkrétní jazyk. Systém překládá každé zdrojové slovo cílovém slovem, které je mu nejpodobnější na základě kombinace míry řetězcové podobnosti a podobnosti četností slov. Systém je určen pro překlad mezí blízkými jazyky v situaci kdy není k dispozici dostatek paralelních dat.
Přestože MonoTrans dosahuje nízkých skóre, významně překonává baseline.


Terminálový zobrazovač souborů CoNLL, v2

A simple way of browsing CoNLL and CoNLLU format files in your terminal. Fast and text-based.

Snadný způsob prohlížení souborů ve formátu CoNLL a CoNLLU ve vašem terminálu. Rychlý a textový.


Slovenskočeský NLP workshop (SloNLP 2017)

SloNLP is a workshop focused on Natural Language Processing (NLP) and Computational Linguistics. Its primary aim is to promote cooperation among NLP researchers in Slovakia and Czech Republic.
The topics of the workshop include automatic speech recognition, automatic natural language analysis and generation (morphology, syntax, semantics, etc.), dialogue systems, machine translation, information retrieval, practical applications of NLP technologies, and other topics of computational linguistics.

SloNLP je workshop speciálně zaměřený na zpracování přirozeného jazyka a počítačovou lingvistiku. Jeho hlavním cílem je podpořit spolupráci mezi výzkumníky v oblasti NLP v Česku a na Slovensku.
Mezi témata workshopu patří automatické rozpoznávání mluvené řeči (ASR), automatická analýza a generování přirozeného jazyka (morfologie, syntax, sémantika...), dialogové systémy (DS), strojový překlad (MT), vyhledávání informací (IR), praktické aplikace NLP technologií, a další témata počítačové lingvistiky.


Error Analysis of Cross-lingual Tagging and Parsing

Chybová analýza kroslingválního taggingu a parsingu

We thoroughly analyse the performance of cross-lingual tagger and parser transfer from English into 32 languages. We suggest potential remedies for identified issues and evaluate some of them.

V několika rozměrech rozebíráme chyby v kroslingválním přenosu taggeru a parseru z angličtiny do 32 jazyků. Identifikujeme a vysvětlujeme silné a slabé stránky a nepravidelnosti a navrhujeme možná řešení.


We once had a corp,

or should we say, it once had us

They showed us its tags,

isn’t it great, unified tags

They asked us to parse

and they told us to use everything

So we looked around

and we noticed there was near nothing

We took other langs,

bitext aligned: words one-to-one

We played for two weeks,

and then they said, here is the test

The parser kept training till morning,

just until deadline

So we had to wait and hope what we get

would be just fine

And, when we awoke,

the results were done, we saw we’d won

So, we wrote this paper,

isn’t it good, Norwegian wood.

My měli korpus, anebo ten korpus měl nás.

Měl značky pěkný, jednoduchý, harmonický.

Když zvali nás řekli ať použijem všechno, co chcem.

Však k použití nikde nic není, ať hnem se kam hnem.

Tak cizí řeči jsme přeložili, využili.

Dva týdny práce, dřeli jsme fest, a je tu test.

Trénink běžel přes noc do rána, než přišel deadline.

My nespali, čekali, doufali, že dopadnem fajn.

Ráno bylo tu, hleďme na to, my měli zlato.

Tak popíšem papír, co zrodilo ho norský dřevo.

Rudolf Rosa
Daniel Zeman
David Mareček
Zdeněk Žabokrtský


Trained models for UDPipe used to produce our final submission to VarDial 2017 shared task (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) and described in a paper by the same authors titled Slavic Forest, Norwegian Wood.

Natrénované modely pro UDPipe, použité k vytvoření našeho příspěvku zaslaného na sdílenou úlohu VarDial 2017 (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) a popsaných v článku stejných autorů s názvem Slavic Forest, Norwegian Wood.


Tools and scripts used to create the cross-lingual parsing models submitted to VarDial 2017 shared task (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) and described in a paper by the same authors titled Slavic Forest, Norwegian Wood.

Nástroje a skripty užité k vytvoření modelů mezijazyčných parserů, zaslaných na sdílenou úlohu VarDial 2017 (https://bitbucket.org/hy-crossNLP/vardial2017) a popsaných v článku stejných autorů s názvem Slavic Forest, Norwegian Wood.


Coreference Resolution System Not Only for Czech

Systém pro rozpoznávání koreference nejenom na češtině

Presenting Treex CR - the coreference resolution system for English and Czech.

Představení Treex CR - systému na rozpoznávání koreference pro angličtinu a češtinu.


The paper introduces Treex CR, a coreference resolution (CR) system not only for Czech. As its name suggests, it has been implemented as an integral part of the Treex NLP framework. The main feature that distinguishes it from other CR systems is that it operates on the tectogrammatical  layer, a representation  of  deep syntax. This feature allows for natural handling of elided expressions, e.g. unexpressed subjects in Czech as well as generally ignored English anaphoric expression – relative pronouns and zeros. The system implements a sequence of mention ranking models specialized at particular types of coreferential expressions (relative, reflexive, personal pronouns etc.). It takes advantage of rich feature set extracted from the data linguistically preprocessed with Treex. We evaluated Treex CR on Czech and English datasets and compared it with other systems as well as with modules used in Treex so far.

Článek představuje Treex CR - systém na rozpoznávání koreference nejenom pro češtinu.


Coreference Resolution Using Parallel Corpora

Rozpoznávání koreference s použitím paralelních korpusů

Rozpoznávanie koreferencie s použitím paralelných korpusov

The talk describes experiments on coreference resolution in Czech and English using parallel corpora.

Přednáška pojednává o experimentech s rozpoznáváním koreference na češtině a angličtině s použitím paralelních korpusů.

Prednáška pojednáva o experimentoch s rozpoznávaním koreferencie na češtine a angličtine s použitím paralelných korpusov.


Evaluator of Discourse (EVALD 2.0) is a software that serves for automatic evaluation of surface coherence (cohesion) in Czech texts written by 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 realtions etc.).

Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu (EVALD 2.0) slouží k automatickému hodnocení povrchové koherence (koheze) textů v češtině psaných rodilými mluvčími češtiny. Software tedy hodnotí (známkuje) úroveň předloženého textu z hlediska jeho povrchové výstavby (zohledňuje např. frekvenci a rozmanitost spojovacích prostředků, bohatost slovní zásoby, koreferenční vztahy apod.).

Michal Novák
Kateřina Rysová
Jiří Mírovský
Magdaléna Rysová
Eva Hajičová


Evaluator of Discourse for Foreigners (EVALD 2.0 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 realtions etc.).

Počítačový nástroj Evaluátor diskurzu pro cizince (EVALD 2.0 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 apod.).


Incorporating Coreference to Automatic Evaluation of Coherence in Essays

Začlenění koreference do automatického hodnocení koherence v slohových pracích

The paper contributes to the task of automated evaluation of surface coherence. It introduces a coreference-related extension to the EVALD applications, which aim at evaluating essays produced by native and non-native students learning Czech. Having successfully employed the coreference resolver and coreference-related features, our system outperforms the original EVALD approaches by up to 8 percentage points. The paper also introduces a dataset for non-native speakers' evaluation, which was collected from multiple corpora and the parts with missing annotation of coherence grade were manually judged. The resulting corpora contains sufficient number of examples for each of the grading levels.

Článek popisuje rozšíření systémů EVALD, jejichž cílem je hodnocení úrovně koherence v slohových pracích, o rysy využívající informace o koreferenci a zájmenách.

Michal Novák
Kateřina Rysová
Magdaléna Rysová
Jiří Mírovský


Projection-based Coreference Resolution Using Deep Syntax

Rozpoznávaní koreference založené na projekci s použitím tektogramatiky

The paper describes the system for coreference resolution in German and Russian, trained exclusively on coreference relations projected through a parallel corpus from English. The resolver operates on the level of deep syntax and makes use of multiple specialized models. It achieves 32 and 22 points in terms of CoNLL score for Russian and German, respectively. Analysis of the evaluation results show that the resolver for Russian is able to preserve 66\% of the English resolver's quality in terms of CoNLL score. The system was submitted to the Closed track of the CORBON 2017 Shared task.

Článek popisuje systém pro rozpoznávání koreference  v němčině a ruštině, trénovaný výlučně na koreferenčních vztazích projektovaných skrz paralelní korpus. Rozpoznávač operuje na tektogramatické vrstvě a používá vícero specializovných modelů. Měřeno metrikou CoNLL systém dosahuje 32 bodů pro Ruštinu a 22 bodov pro němčinu. Analýza výsledků ukazuje, že rozpoznávač pro ruštinu je schopen při projekci z angličtiny dosáhnout 66% kvality dosažené na angličtině. Systém byl poslán na CORBON 2017 Shared task.

Michal Novák
Anna Nedoluzhko
Zdeněk Žabokrtský


CoNLL 2017 Shared Task - Automatically Annotated Raw Texts and Word Embeddings

Společná úloha CoNLL 2017 – automaticky anotované texty a slovní embeddingy

Automatic segmentation, tokenization and morphological and syntactic annotations of raw texts in 45 languages, generated by UDPipe (http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe), together with word embeddings of dimension 100 computed from lowercased texts by word2vec (https://code.google.com/archive/p/word2vec/).

Automatická segmentace, tokenizace a morfologická a syntaktická anotace textů ve 45 jazycích, vygenerovaná pomocí UDPipe (http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe), spolu se 100rozměrnými slovními embeddingy vypočítanými nad textem převedeným na malá písmena nástrojem word2vec (https://code.google.com/archive/p/word2vec/).

Filip Ginter
Jan Hajič
Juhani Luotolahti
Milan Straka
Daniel Zeman


Findings of the WMT 2017 Biomedical Translation Shared Task

Výsledky soutěže v překladu biomedicínských textů WMT2017

Automatic   translation   of   documents   is
an  important  task  in  many  domains,  in-
cluding  the  biological  and  clinical  do-
mains. The second edition of the Biomed-
ical Translation task in the Conference of
Machine  Translation  focused  on  the  au-
tomatic  translation  of  biomedical-related
documents  between  English  and  various
European  languages.   This  year,  we  ad-
dressed  ten  languages:   Czech,  German,
English,  French,  Hungarian,  Polish,  Por-
tuguese, Spanish, Romanian and Swedish.
Test sets included both scientific publica-
tions (from the Scielo and EDP Sciences
databases) and health-related news (from
the Cochrane and UK National Health Ser-
vice web sites).  Seven teams participated
in the task, submitting a total of 82 runs.
Herein we describe the test sets, participat-
ing systems and results of both the auto-
matic and manual evaluation of the trans-
lations.

Článek shrnuje výsledky druhého ročníku Biomedical Translation Task konference WMT 2017, tj. strojového překladu biomedicínských textů.

Antonio Jimeno Yepes
Aurelie Névéol
Mariana Neves
Karin Verspoor
Ondřej Bojar
Arthur Boyer
Cristian Grozea
Barry Haddow
Madeleine Kittner
Yvonne Lichtblau
Pavel Pecina
Roland Roller
Rudolf Rosa
Amy Siu
Philippe Thomas
Saskia Trescher


Producing Unseen Morphological Variants in Statistical Machine Translation

Generování neviděných tvaroslovných variant ve statistickém strojovém překladu

Translating into morphologically rich languages is  difficult. Although  the  coverage of lemmas may be reasonable,  many morphological variants cannot be learned from the training data. We present a statistical translation system that is able to produce these inflected word forms. Different from most previous work, we do not separate morphological prediction from lexical choice into two consecutive steps. Our approach  is  novel  in  that  it  is  integrated  in decoding  and  takes  advantage  of  context information from both the source language and the target language sides.

Strojový překlad do tvaroslovně bohatých jazyků představuje složitý problém. Prestože pokrytí na úrovni lemmat může být dostatečné, řada jejich tvaroslovných variant se z trénovacích dat nedá získat. Představujeme statistický překladový systém, který tyto tvaroslovné varinaty dokáže generovat. Na rozdíl od dřívějších prací nerozdělujeme modelování tvarosloví a lexikální volbu na dva navazující kroky. Náš postup je integrován přímo v dekódování a využívá informace z konextu jak na zdrojové, tak na cílové straně.

Matthias Huck
Aleš Tamchyna
Ondřej Bojar
Alexander Fraser


A Universal Dependencies Treebank for Marathi

Závislostní korpus maráthštiny v Universal Dependencies

This paper describes the creation of a free and open-source dependency treebank for Marathi,
the first open-source treebank for Marathi following the Universal Dependencies (UD) syntactic annotation scheme. In the paper, we describe some of the syntactic and morphological phenomena in the language that required special analysis, and how they fit into the UD guidelines. We also evaluate the parsing results for three popular dependency parsers on our treebank.

Tento článek popisuje vytváření volně dostupného závislostního korpusu maráthštiny, který odpovídá anotačnímu schématu Universal Dependencies (UD).


Variable Mini-Batch Sizing and Pre-Trained Embeddings

Proměnné velikosti dávky a předtrénované embedingy

This  paper  describes  our  submission  to
the WMT 2017 Neural MT Training Task.
We modified the provided NMT system in
order  to  allow  for  interrupting  and  con-
tinuing  the  training  of  models.   This  al-
lowed  mid-training  batch  size  decremen-
tation and incrementation at variable rates.
In  addition  to  the  models  with  variable
batch size,  we tried different setups with
pre-trained word2vec embeddings.  Aside
from batch size incrementation, all our ex-
periments performed below the baseline

Článek popisuje náš příspěvek do společné úlohy trénování systémů neuronového překladu (WMT2017 Neural MT Training Task).

Mostafa Abdou
Vladan Glončák
Ondřej Bojar


Deep Architectures for Neural Machine Translation

Hluboké architektury pro neuronový strojový překlad

It has been shown that increasing model depth improves the quality of neural machine translation.
However, different architectural variants to increase model depth have been proposed, and so far, there has been no thorough comparative study.

In this work, we describe and evaluate several existing approaches to introduce depth in neural machine translation.
Additionally, we explore novel architectural variants, including deep transition RNNs, and we vary how attention is used in the deep decoder.
We introduce a novel "BiDeep" RNN architecture that combines deep transition RNNs and stacked RNNs.

Our evaluation is carried out on the English to German WMT news translation dataset, using a single-GPU machine for both training and inference.
We find that several of our proposed architectures improve upon existing approaches in terms of speed and translation quality.
We obtain best improvements with a BiDeep RNN of combined depth 8, obtaining an average improvement of 1.5 BLEU over a strong shallow baseline.

We release our code for ease of adoption.

Bylo prokázáno, že zvyšující se hloubka modelu zlepšuje kvalitu neuronového strojového překladu.
Přes mnoho návrhů různých variant arhitektur pro zvýšení hloubky modelu doposud nebyla provedena žádná důkladná srovnávací studie.

V této práci popisujeme a vyhodnocujeme několik stávajících přístupů k zavedení hloubky v neuronovém strojovém překladu.
Navíc prozkoumáváme nové varianty architektur včetně hlubokých přechodových RNN a měníme, jak je hlubokém dekodéru použit mechanismus pozornosti ("attention").
Představujeme novou architekturu "BiDeep" RNN, která kombinuje hluboké přechodové RNN a skládané RNN.

Hodnocení provádíme na anglicko-německém datovém souboru WMT pro překlady novinových článků s využitím stroje s jednou GPU pro trénování i inferenci.
Zjistili jsme, že několik našich navrhovaných architektur zlepšuje stávající přístupy z hlediska rychlosti a kvality překladu.
Nejlepších výsledků jsme získali s BiDeep RNN kombinované hloubky 8, získáním průměrného zlepšení 1,5 BLEU nad silnou baseline.

Náš kód je pro snadný přístup zveřejněn.

Antonio Valerio Miceli Barone
Jindřich Helcl
Rico Sennrich
Barry Haddow
Alexandra Birch


License agreement for Google Inc. (Mountain View, California 94043, USA) for using the Tamil Dependency Treebank.

Licenční smlouva pro Google Inc. (Mountain View, California 94043, USA) na užívání Tamilského závislostního korpusu.


Optical Music Recognition (OMR) is a sub-field of document analysis and recognition focused on extracting musical content from the image (e.g., scan or photo) of a musical score. Given that more compositions probably exist in written form than have been recorded, automatically transcribing written music can substantially diversify the sources available to digital musicology. The greatest potential of OMR lies in making accessible massive musical archives, such as the Lichtenstein-Castelcorn collection in Kroměříž, to further investigation using methods of digital musicology: automated duplicate or part detection, melody-based search, or tracking the genealogy of musical motifs.
Within document analysis, OMR occupies a particularly difficult niche, because modern music notation is one of the most complicated writing systems overall. Especially for manuscripts, where this difficulty compounds with the variability in handwriting, no remotely satisfactory solutions are available today. The problem also only has a small community dedicated to solving it. The talk will give an overview of the current state of the art and the developments in the field, with focus on potential applications for digital musicology.

Rozpoznávání notopisu je specializovaný pod-obor automatického zpracování dokumentů, který se zaměřuje na extrakci hudebního obsahu z obrazové informace (skenu či fotografie) notového zápisu. Vzhledem k tomu, že pravděpodobně existuje více hudebních děl v psané podobě než v podobě nahrávky či jiného záznamu, může automatická transkripce not přinést digitální muzikologii výrazně rozmanitější zdroje. Největší potenciál spočívá v masovém zpřístupnění rozsáhlých notových archivů, jako např. kroměřížská sbírka rodu Lichtenštejn-Kastelkornů, které pak bude možné zkoumat pomocí dalších metod digitální muzikologie, např. automatická detekce duplikátů či partů, vyhledávání pomocí melodií, či sledování genealogie hudebních motivů.
V rámci zpracování dokumentů se jedná o úlohu výjimečně obtížnou, neboť moderní hudební notace je jedním z nejkomplikovanějších systémů psaní. Obzvlášť pro rukopisy, kde se její složitost násobí s variabilitou realizace zápisu, neexistují v současnosti ani vzdáleně uspokojivá řešení. Na problému také pracuje relativně málo lidí. Příspěvek nabídne vhled do současného stavu poznání a vývoje oboru, s důrazem na možné aplikace v digitální muzikologii.


Optical Music Recognition: Because music notation is text, too!

Rozpoznávání notopisu: Hudební notace je také text.

Most compositions created throughout history exist today only in written form, usually residing in archive collections; specifically in the Czech Republic, there are many more than 10 000 such manuscripts. To preserve and disseminate this portion of cultural heritage, it is advantageous to digitize it; further usability would be brought by also digitizing the contents of these documents. However, transcribing music with notation editors such as Sibelius or MuseScore is too time-consuming. Optical Music Recognition (OMR), the equivalent of OCR for music notation, can be a key tool for opening the contents of musical archives to large-scale musicological research, better curation (e.g., duplicate search), and for making the way from an archival score to performance easier.

Většina hudebních skladeb, které byly kdy vytvořeny, dnes existuje pouze v psané podobě, většinou v rámci archivů; konkrétně v ČR je více než 10 000 takových rukopisů. Pro zachování a šíření této části kulturního dědictví je vhodné jej digitalizovat, a další výhody přináší digitalizace hudebního obsahu těchto dokumentů. Ruční přepisování not v editorech jako Sibelius či MuseScore je však v tomto rozsahu příliš pomalé. Rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR), ekvivalent OCR pro hudební notaci, může být klíčovým nástrojem pro zpřístupnění obsahu hudebních archivů - pro široký muzikologický výzkum, pro lepší správu (např. detekce opisů), a pro zkrácení cesty, kterou skladby musí ujít od archiválie k živému provedení.


Prototyping Full-Pipeline OMR With MUSCIMarker

Prototypy kompletních OMR systémů s MUSCIMarkerem

We present MUSCIMarker, an open-source workbench
for developing Optical Music Recognition (OMR) systems from image preprocessing to MIDI export. It is built
around the notation graph data model of the MUSCIMA++
dataset for full-pipeline OMR. The system is transparent
and interactive, enabling the user to visualize, validate
and edit results of individual OMR stages. It is platform-independent, written purely in Python, and can work offline. We demonstrate its value with a prototype OMR system for musical manuscripts that implements the recognition pipeline, up to playing the recognition outputs through
MIDI. The audience will interact with the program and can
test an integrated OMR system prototype.

Představujeme MUSCIMarker, open-source nástroj pro vývoj systémů rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR). Nástroj je postavený okolo reprezentace notopisu jakožto grafu, definovaného v datasetu MUSCIMA++. Nástroj je transparentní a interaktivní, umožňuje uživateli vizualizovat, ověřit a upravovat výsledky jednotlivých kroků OMR.
Navíc je díky čistě Pythonové implementaci přenosný mezi operačními systémy, a umožňuje pracovat offline.
Dokládáme hodnotu MUSCIMarkeru skrze prototyp systému na plnohodnotné rozpoznávání notopisu, od předzpracování obrazu po přehrání výstupu a export do formátu MIDI. Publikum prezentace bude mít příležitost MUSCIMarker i rozpoznávací prototyp vyzkoušet.


Detecting Noteheads in Handwritten Scores with ConvNets and Bounding Box Regression

Detekce notových hlaviček v rukopisech pomocí konvolučních sítí a regrese na ohraničení

Noteheads are the interface between the written score and music. Each notehead on the page signifies one note to be played, and detecting noteheads is thus an unavoidable step for Optical Music Recognition. In printed notation, noteheads are clearly distinct objects; however, the variety of music notation handwriting makes noteheads harder to identify, and while handwritten music notation symbol classification is a well-studied task, symbol detection has usually been limited to heuristics and rule-based systems instead of machine learning methods better suited to deal with the uncertainties in handwriting. We present ongoing work on a simple notehead detector using convolutional neural networks for pixel classification and bounding box regression that achieves a detection f-score of 0.97 on binary score images in the MUSCIMA++ dataset, does not require staff removal, and is applicable to a variety of handwriting styles and levels of musical complexity.

Notové hlavičky představují rozhraní mezi zápisem hudby a hudbou samotnou. Každá hraná nota je kódována pomocí notové hlavičky, a detekovat hlavičky je tím pádem pro rozpoznávání not nevyhnutelné. V tištěné notaci jsou hlavičky jasně rozlišitelné, avšak různorodost rukopisů činí jejich identifikaci obtížnější. Představujeme jednoduchý detektor notových hlaviček používající konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci pixelů a regresi na ohraničení, který dosahuje na detekci f-score 0.97 nad datasetem MUSCIMA++, nepotřebuje odstraňování osnov, a lze jej použít na různorodé rukopisné styly a úrovně složitosti zapsané hudby.


Groundtruthing (not only) Music Notation with MUSCIMarker: a Practical Overview

Anotace (nejen) hudební notace s MUSCIMarkerem: praktický přehled

Dataset creation for graphics recognition, especially for hand-drawn inputs, is often an expensive and time-consuming undertaking. The MUSCIMarker tool used for creating the MUSCIMA++ dataset for Optical Music Recognition (OMR) led to efficient use of annotation resources, and it provides enough flexibility to be applicable to creating datasets for other graphics recognition tasks where the ground truth can be represented similarly. First, we describe the MUSCIMA++ ground truth to define the range of tasks for which using MUSCIMarker to annotate ground truth is applicable. We then describe the MUSCIMarker tool itself, discuss its strong and weak points, and share practical experience with the tool from creating the MUSCIMA++ dataset.

Tvorba datasetů pro ropzoznávání grafických znaků, především ručně psaných, je často drahá a časově náročná záležitost. Nástroj MUSCIMarker, kterým jsme vytvořili dataset MUSCIMA++ pro rozpoznávání not, pomohl omezené zdroje využít efektivně, a je dostatečně flexibilní na to, aby jej bylo možné použít na tvorbu datasetů pro další úlohy s podobnou reprezentací anotované "pravdy". Nejprve popíšeme tuto reprezentaci, aby byla zřejmé, na jaké úlohy je MUSCIMarker aplikovatelný; následně popisujeme samotný nástroj MUSCIMarker, jeho silné a slabé stránky, a praktické zkušenosti s tvorbou datasetu MUSCIMA++.


How to Exploit Music Notation Syntax for OMR?

Jak využít syntax hudební notace pro OMR?

A major roadblock for Optical Music Recognition, especially for handwritten music notation, is symbol detection: recovering the locations of musical symbols from the input page. This has been attempted both with bottom-up approaches exploiting visual features, and top-down approaches based on the strong constraints that music notation syntax imposes on possible symbol configurations; sometimes joined together at appropriate points in the recognition process. The bottom-up approach has recently greatly improved with the boom of neural networks. However, the reduction in uncertainty that music notation syntax can provide has not yet been married to the power of these neural network models. This extended abstract brainstorms ways in which this can be done, and analyzes the difficulties the various combined approaches will have to address. We hope our work will foster further discussion to clarify the issues involed, provoke OMR researchers to try some of these approaches experimentally, and entice researchers from other parts of the graphics recognition community to share relevant experience.

Podstatným problémem pro rozpoznávání not, především ručně psaných, je lokalizace symbolů ve vstupním obrázku. Řešení jsou stavěna jak odspodu, využívajíce nízkoúrovňové vizuální rysy, tak shora, kde se využívá skutečnost, že se hudební notace řídí silnými omezeními na syntakticky správné konfigurace symbolů. Oba přístupy se občas kombinují. V nedávné době se přístup odspodu výrazně zlepšil pomocí konvolučních neuronových sítí. Snížení nejistoty, které může notační syntax poskytnout, však ještě s těmito modely zkombinována nebyla. Tento rozšířený abstrakt diskutuje způsoby, jak neuronové sítě a notační syntax propojit, a analyzuje obtíže, se kterými by se jednotlivé přístupy měly potýkat. Doufáme, že náš příspěvek podnítí další diskusi o těchto možnostech, vyprovokuje výzkumníky v oboru k experimentálnímu prozkoumání navržených přístupů, a podnítí výzkumníky z příbuzných oblastí sdílet své zkušenosti.


The MUSCIMA++ Dataset for Handwritten Optical Music Recognition

Dataset MUSCIMA++ pro rozpoznávání ručního notopisu

Optical Music Recognition (OMR) promises to make accessible the content of large amounts of musical documents, an important component of cultural heritage. However, the field does not have an adequate dataset and ground truth for benchmarking OMR systems, which has been a major obstacle to measurable progress. Furthermore, machine learn- ing methods for OMR require training data. We design and collect MUSCIMA++, a new dataset for OMR. Ground truth in MUSCIMA++ is a notation graph, which our analysis shows to be a necessary and sufficient representation of music notation. Building on the CVC-MUSCIMA dataset for staffline removal, the MUSCIMA++ dataset v1.0 consists of 140 pages of hand- written music, with 91254 manually annotated notation symbols and 82247 explicitly marked relationships between symbol pairs. The dataset allows training and directly evaluating models for symbol classification, symbol localization, and notation graph assembly, and musical content extraction, both in isolation and jointly. Open-source tools are provided for manipulating the dataset, visualizing the data and annotating more, and the data is made available under an open license.

Od rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR) si lze slibovat zpřístupnění mnoha hudebních dokumentů, které jsou podstatnou součástí kulturního dědictví. OMR však nemá adekvátní data a příslušný formát anotace, který by umožnil porovnávání systémů OMR, což představuje výraznou překážku pro měřitelný pokrok. Řešení OMR využívající strojové učení navíc potřebují trénovací data. Navrhli jsme a sesbírali jsme nový OMR dataset MUSCIMA++. Poskytované anotace tvoří notační graf, jejž naše analýza odhalila jako nutný a postačující popis hudební notace. Stavíme nad daty CVC-MUSCIMA pro odstraňování notových osnov. MUSCIMA++ v1.0 obsahuje 140 stran hudebního rukopisu, s 91245 ručně vyznačenými symboly a 82247 vztahy mezi nimi. Dataset umožňuje trénovat a přímo evaluovat modely pro klasifikaci a lokalizaci symoblů, rekonstrukce logické struktury notace, a extrakce hudebního obsahu. Jsou poskytnuty open-source nástroje pro manipulaci s datasetem, vizualizaci a rozšiřování anotací, a data samotná jsou poskytnuta pod otevřenou licencí.


The Macine translation system Česílko has been developed as an answer to a growing need of translation and localization from one source language to many target languages. The system
belongs to the shallow parse, shallow transfer RBMT paradigm and it is designed primarily for
translation of related languages. The paper presents the architecture, the development design
and the basic installation instructions of the translation system.

Článek popisuje přeměnu překladového systému pro příbuzné jazyky Česílko do formátu Open-source. Tento systém byl vytvořen pro účely rychlého a kvalitního překladu z jednoho zdrojového do více příbuzných cílových jazyků. Jeho architektura je založena na mělké analýze a transferu pomocí pravidel. Článek představuje architekturu systému a instalační instrukce.

Jernej Vičič
Vladislav Kuboň
Petr Homola


Communication with Robots using Multilayer Recurrent Networks

Komunikace s roboty pomocí vícevrstvých neuronových sítí

In this paper, we describe an improvement
on the task of giving instructions to robots
in  a  simulated  block  world  using  unrestricted natural language commands

V tomto článku popisujeme vylepšení úlohy pro řízení robota neomezeným přirozeným jazykem.


MorphoRuEval-2017: an evaluation track for the automatic morphological analysis methods for Russian

MorphoRuEval-2017: vyhodnocovací stopa pro metody automatické morfologické analýzy pro ruštinu

MorphoRuEval-2017 is an evaluation campaign designed to stimulate the development of the automatic morphological processing technologies for Russian, both for normative texts (news, fiction, nonfiction) and those of less formal nature (blogs and other social media). This article compares the methods participants used to solve the task of morphological analysis. It also discusses the problem of unification of various existing training collections for Russian language.

MorphoRuEval-2017 je hodnotící kampaň určená k povzbuzení rozvoje technologií automatického morfologického zpracování pro ruštinu, a to jak pro normativní texty (novinky, beletrie, fakta), tak pro méně formální povahu (blogy a další sociální média). Tento článek porovnává metody, které účastníci použili při řešení úlohy morfologické analýzy. Rovněž se zabývá problémem sjednocení různých stávajících výcvikových sbírek ruského jazyka.

Alexey Sorokin
Tatiana Shavrina
Olga Lyashevskaya
Victor Bocharov
Svetlana Alexeeva
Kira Droganova
Alena Fenogenova
Dmitry Granovsky


Beyond simple usage of handles - PIDs in DSpace

Složitější využití handlů - persistentních identifikátorů v DSpace

What else can be achieved with handles in addition to "basic" separation of resource id from its location. Handle metadata. Handles and content negotiation. Template handles.

Co dál je možné dělat s handlem, kromě "základního" oddělení id od lokace. Metadata handlu. Handle a content negotiation. Template handle.


History, development and a introduction to usage of clarin-dspace.

Historie vzniku, vývoj a úvod do používání repozitáře clarin-dspace.