Dictionary-based Domain Adaptation of MT Systems without Retraining

Doménová adaptace strojových překladačů bez přetrénovávání založená na slovníku

We describe our submission to the IT-domain translation task of WMT 2016.
We perform domain adaptation with dictionary data on already trained MT systems with no further retraining.
We apply our approach to two conceptually different systems developed within the QTLeap project: TectoMT and Moses, as well as Chimera, their combination.
In all settings, our method improves the translation quality.
Moreover, the basic variant of our approach is applicable to any MT system, including a black-box one.

Popisuje náš příspěvek do úlohy překladu v doméně IT na WMT16.
Provádíme doménovou adaptaci již natrénovaných překladových systémů pomocí slovníkových dat bez dalšího trénování.
Náš postup aplikujeme na dva konceptuálně odlišné překladače, vyvíjené v rámci projektu QTLeap -- TectoMT a Moses -- a na jejich kombinaci -- Chiméru.
Všechny naše metody zlepšují ve všech experimentech kvalitu překladu.
Základní varianta naší metody je navíc použitelná na libovolný překladový systém, včetně takového, který je pro uživatele černou skříňkou.

Rudolf Rosa
Roman Sudarikov
Michal Novák
Martin Popel
Ondřej Bojar


Moses & Treex Hybrid MT Systems Bestiary

Bestiář hybridních systémů MT založených na Mosesu a Treexu

Moses is a well-known representative of the phrase-based statistical machine translation systems family, which are known to be extremely poor in explicit linguistic knowledge, operating on flat language representations, consisting only of tokens and phrases. Treex, on the other hand, is a highly linguistically motivated NLP toolkit, operating on several layers of language representation, rich in linguistic annotations. Its main application is TectoMT, a hybrid machine translation system with deep syntax transfer. We review a large number of machine translation systems that have been built over the past years by combining Moses and Treex/TectoMT in various ways.

Moses je dobře známý reprezentant rodiny frázových systémů statistického strojového překladu, který je známý tím, že je extrémně chudý na explicitní lingvistické znalosti, a operuje na plochých reprezentacích jazyka, složených jen z tokenů a frází. Na druhé straně, Treex NLP toolkit, který je vysoce lingvisticky motivovaný, operuje na několika vrstvách reprezentace jazyka, bohatých na lingvistické anotace. Jeho hlavní aplikace je TectoMT, hybridní systém strojového překladu s hloubkovým transfrem syntaxe. Nabízíme přehled velkého počtu systémů strojového překladu, sestavených v minulých letech, které různými způsoby kombinují Mosese a Treex/TectoMT.

Rudolf Rosa
Martin Popel
Ondřej Bojar
David Mareček
Ondřej Dušek


We present a question-answering system
Politician designed as a chatbot imitating a
politician. It answers questions on political
issues. The questions are analyzed using
natural language processing techniques and
no complex knowledge base is involved.
The language used for the interviews is
Czech.

Prezentujeme dialogový systém Politik. Politik je navržen jako chatovací robot, který imituje politika. Odpovídá na otázky týkající se politických témat. Otázky jsou zpracovány nástroji počítačového zpracování jazyka bez použití externí znalostní báze. Jazykem dialogu je čeština.


Pronoun Prediction with Linguistic Features and Example Weighing

Predikce zájmen s použitím lingvistických rysů a vážení příkladů

We present a system submitted to the WMT16 shared task in cross-lingual pronoun prediction, in particular, to the English-to-German and German-to-English sub-tasks. The system is based on a linear classifier making use of features both from the target language model and from linguistically analyzed source and target texts. Furthermore, we apply example weighing in classifier learning, which proved to be beneficial for recall in less frequent pronoun classes. Compared to other shared task participants, our best English-to-German system is able to rank just below the top performing submissions.

Představujeme systém na mezijazyčnou predikci zájmen, konkrétně mezi angličtinou a němčinou.


Prague Czech-English Dependency Treebank 2.0 - Russian Translation, version 0.5

Ruské překlady Pražského česko-anglického závislostního korpusu, verze 0.5

Prague Czech-English Dependency Treebank - Russian translation (PCEDT-R) is a project of translating a subset of Prague Czech-English Dependency Treebank 2.0 (PCEDT 2.0) to Russian and  linguistically annotating the Russian translations with emphasis on coreference and cross-lingual alignment of coreferential expressions. Cross-lingual comparison of coreference means is currently the purpose that drives development of this corpus. In version 0.5, it contains Russian translations of more than 1000 English sentences with automatic morphological analysis and manual cross-lingual alignment of Czech, English and Russian possessive pronouns.

Tento projekt rozšiřuje část PCEDT 2.0 o ruské překlady a anotaci zaměřenou na koreferenci a mezijazyčné zarovnání koreferenčních výrazǔ. Ve verzi 0.5 korpus obsahuje překlad více než 1000 anglických vět s automatickými anotacemi na úrovni morfologie a ručním mezijazyčným zarovnáním českých, anglických a ruských posesivních zájmen.

Michal Novák
Anna Nedoluzhko
Anna Schwarz (Khoroshkina)


An interoperable approach to the analysis of discourse

Interoperabilní přístup k analýze diskurzu

In the present paper, we analyse variation of discourse phenomena in two typologically different languages, i.e. in German and Czech.
The novelty of our approach lies in the nature of the resources we are using. Advantage is taken of existing resources, which are,
however, annotated on the basis of two different frameworks. We use an interoperable scheme unifying discourse phenomena in both
frameworks into more abstract categories and considering only those phenomena that have a direct match in German and Czech. The
discourse properties we focus on are relations of identity, semantic similarity, ellipsis and discourse relations. Our study shows that the
application of interoperable schemes allows an exploitation of discourse-related phenomena analysed in different projects and on the
basis of different frameworks. As corpus compilation and annotation is a time-consuming task, positive results of this experiment open
up new paths for contrastive linguistics, translation studies and NLP, including machine translation.

Rozšířená a přepracovaná verze Lapshinova et al. (2016). V článku provádíme srovnávací analýzu diskurzních jevů v němčině a češtině na základě dvou korpusových zdrojů pro tyto jazyky. Korpusy jsou anotovány v rámci různých teoretických přístupů: FGP (Sgall et al. 1986) pro češtinu a teorie textové koheze (Halliday & Hasan 1976) pro němčinu. Hledáme společné rysy, automaticky je identifikujeme v textech a tím se dostáváme k srovnatelným korpusům anotovaných stejnými typy vztahů, které dále rozebíráme. (viz hlavně angl. abstrakt a text)

Ekaterina Lapshinova-Koltunski
Anna Nedoluzhko
Kerstin Anna Kunz


From monolingual annotations towards cross-lingual resources: An interoperable approach to the analysis of discourse

Od jednojazyčných zdrojů k mnohojazyčným: interoperabilní přístup k analýze diskurzu

in this paper, we perform a cross-lingual analysis of discourse phenomena in German and Czech, using two corpus resources annotated monolingually within two different frameworks: functional Generative description (Sgall et al. 1986) for Czech, and textual cohesion (Halliday & Hasan 1976) for German.
We take advantage of the existing resources reflecting systemic peculiarities and realisational options of the languages under analysis. in our previous work (Lapshinova et al. 2015), we have shown that the annotations of the involved resources are comparable if abstract categories are used and only the phenomena with a direct match in German and Czech are taken into consideration. Our
analysis is a first step towards unifying separate analyses of discourse relations in Germanic and Slavic languages. at the same time, it demonstrates that the application of ’theoretically’ different resources is possible in one contrastive analysis. This is especially valuable for nlp, which uses annotated resources to train language models for various tools.

V článku provádíme srovnávací analýzu diskurzních jevů v němčině a češtině na základě dvou korpusových zdrojů pro tyto jazyky. Korpusy jsou anotovány v rámci různých teoretických přístupů: FGP (Sgall et al. 1986) pro češtinu a teorie textové koheze (Halliday & Hasan 1976) pro němčinu. Hledáme společné rysy, automaticky je identifikujeme v textech a tím se dostáváme k srovnatelným korpusům anotovaných stejnými typy vztahů, které dále rozebíráme. (viz hlavně angl. abstrakt a text)


Using Term Position Similarity and Language Modeling for Bilingual Document Alignment

Využití podobnosti pozic termínů a jazykového modelování pro identifikaci dvojic dokumentů

The WMT Bilingual Document Alignment
Task requires systems to assign
source pages to their “translations”, in a
big space of possible pairs. We present
four methods: The first one uses the term
position similarity between candidate document
pairs. The second method requires
automatically translated versions of the
target text, and matches them with the candidates.
The third and fourth methods try
to overcome some of the challenges presented
by the nature of the corpus, by
considering the string similarity of source
URL and candidate URL, and combining
the first two approaches.

Článek popisuje metodu hledání dvojic dokumentů, které jsou si překladem, na základě podobného umístění klíčových slov v kandidátech a na základě podobnosti měřené n-gramovým jazykovým modelem.

Le Thanh
Hoa Vu Throng
Jonathan Oberländer
Ondřej Bojar


MUSCIMarker 1.1 is an open-source tool for annotating visual objects and their relationships in images. It was designed with music notation in mind, but it can annotate any user-defined object set.
Specialized functionality is provided to speed up annotation of binary images (where the background, defined as an area where no object of interest resides, is known). MUSCIMarker is an offline standalone graphical user interface desktop application implemented in Python and known to run on all major desktop operating systems (Windows, Linux and OS X).

MUSCIMarker 1.1 je open-source nástroj pro anotaci vizuálních objektů a jejich vztahů v obrázkách. Byl navržen pro anotování hudební notace, avšak uživatel může definovat libovolnou sadu objektů. Poskytuje specializované funkce pro zrychlení anotace binárních obrázků (tj. obrázků, kde je jsou jasně vymezené oblasti pozadí, ve kterých se žádný anotovaný objekt nevyskytuje). MUSCIMarker je samostatná aplikace s grafickým rozhraním pro osobní počítače a nevyžaduje připojení na internet; je implementována v jazyce Python a otestována na všech třech hlavních operačních systémech (Windows, Linux a OS X).


Further Steps towards a Standard Testbed for Optical Music Recognition

Další kroky ke standardizovanému testování pro rozpoznávání notopisu

Evaluating Optical Music Recognition (OMR) is notoriously difficult and automated end-to-end OMR evaluation metrics are not available to guide development. In “Towards a Standard Testbed for Optical Music Recognition: Definitions, Metrics, and Page Images”, Byrd and Simonsen recently stress that a benchmarking standard is needed in the OMR community, both with regards to data and evaluation metrics. We build on their analysis and definitions and present a prototype of an OMR benchmark. We do not, however, presume to present a complete solution to the complex problem of OMR benchmarking. Our contributions are: (a) an attempt to define a multi- level OMR benchmark dataset and a practical prototype implementation for both printed and handwritten scores, (b) a corpus-based methodology for assessing automated evaluation metrics, and an underlying corpus of over 1000 qualified relative cost-to-correct judgments. We then assess several straightforward automated MusicXML evaluation metrics against this corpus to establish a baseline over which further metrics can improve.

Evaluace rozpoznávání notopisu (Optical Music Recognition, OMR) je notoricky obtížná a automatické metriky pro evaluaci konečného výstupu OMR nejsou k dispozici. V "Towards a Standard Testbed for Optical Music Recognition: Definitions, Metris and Page Images", Byrd a Simonsen nedávno zdůraznili, že benchmarkovací standard je v komunitě OMR nutný: jak evaluační data, tak metriky. Navazujeme na jejich analýzu a předkládáme prototyp benchmarku pro OMR. Náš příspěvek není úplné řešení komplexního problému evaluace OMR; je to (a) snaha definovat víceúrovňový testovací dataset pro OMR a implementace jeho prototypu pro tištěná a rukopisná data, (b) na korpusu založená metodologie pro vyhodnocování automatických evaluačních metrik, a příslušný korpus více než 1000 expertních posouzení relativní obtížnosti opravy různých druhů chyb. Na (b) pak navazujeme vyhodnocením několika přímočarých evaluačních metrik pro MusicXML a nastavujeme tak baseline, kterou další metriky budou zlepšovat.

Jan Hajič, jr.
Jiří Novotný
Pavel Pecina
Jaroslav Pokorný


Automated implementation process of machine translation system for related languages.

Automatizovaný proces implementace systému strojového překladu pro příbuzné jazyky

The paper presents an attempt to automate all data creation processes of a rule-based shallow-transfer machine translation system. The presented methods were tested on four fully functional translation systems covering language pairs: Slovenian paired with Serbian, Czech, English and Estonian language. An extensive range of evaluation tests was performed to assess the applicability of the methods.

Článek popisuje pokus o automatizaci všech procesů vytváření dat u systému strojového překladu založeného na pravidlovém přístupu s mělkým transferem. Uváděné metody byly vyzkoušeny na čtyřech plně funkčních překladových systémech pokrývajících tyto jazykové páry: slovinštinu do srbštiny, češtiny, angličtiny a estonštiny. Aplikovatelnost použitých metod byla testována rozsáhlou řadou evalučních testů.

Jernej Vičič
Petr Homola
Vladislav Kuboň


Automatic Keyword Extraction from Medical and Healthcare Curriculum

Automatická extrakce klíčových slov z medicínských záznamů

Medical and healthcare study programmes are quite complicated in terms of branched structure and heterogeneous content. In logical sequence a lot of requirements and demands placed on students appear there. This paper focuses on an innovative way how to discover and understand complex curricula using modern information and communication technologies. We introduce an algorithm for curriculum metadata automatic processing -- automatic keyword extraction based on unsupervised approaches, and we demonstrate a real application during a process of innovation and optimization of medical education. The outputs of our pilot analysis represent systematic description of medical curriculum by three different approaches (centrality measures) used for relevant keywords extraction. Further evaluation by senior curriculum designers and guarantors is required to obtain an objective benchmark.

Medical and healthcare study programmes are quite complicated in terms of branched structure and heterogeneous content. In logical sequence a lot of requirements and demands placed on students appear there. This paper focuses on an innovative way how to discover and understand complex curricula using modern information and communication technologies. We introduce an algorithm for curriculum metadata automatic processing - automatic keyword extraction based on unsupervised approaches, and we demonstrate a real application during a process of innovation and optimization of medical education. The outputs of our pilot analysis represent systematic description of medical curriculum by three different approaches (centrality measures) used for relevant keywords extraction. Further evaluation by senior curriculum designers and guarantors is required to obtain an objective benchmark.

Martin Komenda
Matěj Karolyi
Andrea Pokorná
Martin Víta
Vincent Kríž


Improving Dependency Parsing Using Sentence Clause Charts

Zlepšení závislostního parsingu pomocí klauzálních grafů

We propose a method for improving the dependency parsing of complex sentences. This method assumes segmentation of input sentences into clauses and does not require to re-train a parser of one's choice. We represent a sentence clause structure using clause charts that provide a layer of embedding for each clause in the sentence. Then we formulate a parsing strategy as a two-stage process where (i) coordinaed and subordinated clauses of the sentence are parsed separately with respect to the sentence clause chart and (ii) their dependency trees become subtrees of the final tree of the sentence. The object language is Czech and the parser used is a maximum spanning tree parser trained on the Prague Dependency Treebank. We have achieved an average 0.97% improvement in the unlabeled attachment score. Although the method has been designed for the dependency parsing of Czech, it is useful for other parsing techniques and languages.

Navrhujeme metodu, která zlepšuje závislostní parsing složených vět. Metoda předpokládá segmentaci věty do klauzí a nevyžaduje přetrénování parseru. Klauzální strukturu věty reprezentujeme pomocí klauzálních grafů, které poskytují informaci o vnoření každé klauze. Navrhujeme postup, ve kterém parsujeme klauze nezávisle a vzniklé závislostní stromy vkládáme jako podstromy do finálního stromu pro celou větu. Metodu aplikujeme na češtinu a experimentujeme s MST parserem natrénovaným na PDT 2.0. Dosahujeme zvýšení UAS o 0.97%.


RExtractor: a Robust Information Extractor

RExtractor: robustní informační extraktor

The RExtractor system is an information extractor that processes input documents by natural language processing tools and consequently queries the parsed sentences to extract a knowledge base of entities and their relations. The extraction queries are designed manually using a tool that enables natural graphical representation of queries over dependency trees. A workflow of the system is designed to be language and domain independent. We demonstrate RExtractor on Czech and English legal documents.

RExtractor je systém pro extrakci informací. Vstupní dokumenty jsou zpracovány NLP nástroji. Extrakce následně probíhá pomocí dotazů nad závislostními stromy. Výsledkem je znalostní báze dokumentu, definována jako množina entit a vztahů mezi nima. Dotazy nad stromy jsou definovány manuálně. Architektura systému je navržena doménově a jazykově nezávisle. Systém demonstrujeme na českých a anglických právních dokumentech.


Statistical Recognition of References in Czech Court Decisions

Statistiké rozpoznávaní referencí v českých soudních rozhodnutích


We propose a method for improving the dependency parsing of complex sentences. This method assumes segmentation of input sentences into clauses and does not require to re-train a parser of one's choice. We represent a sentence clause structure using clause charts that provide a layer of embedding for each clause in the sentence. Then we formulate a parsing strategy as a two-stage process where (i)  coordinaed and subordinated clauses of the sentence are parsed separately with respect to the sentence clause chart and (ii) their dependency trees become subtrees of the final tree of the sentence. The object language is Czech and the parser used is a maximum spanning tree parser trained on the Prague Dependency Treebank. We have achieved an average 0.97% improvement in the unlabeled attachment score. Although the method has been designed for the dependency parsing of Czech, it is useful for other parsing techniques and languages.


We introduce a new member of the family of Prague dependency treebanks. The Czech Legal Text Treebank 1.0 is a morphologically and syntactically annotated corpus of 1,128 sentences. The treebank contains texts from the legal domain, namely the documents from the Collection of Laws of the Czech Republic. Legal texts differ from other domains in several language phenomena influenced by rather high frequency of very long sentences. A manual annotation of such sentences presents a new challenge. We describe a strategy and tools for this task. The resulting treebank can be explored in various ways. It can be downloaded from the LINDAT/CLARIN repository and viewed locally using the TrEd editor or it can be accessed on-line using the KonText and TreeQuery tools.

Představujeme nového člena rodiny pražských závislostních korpusů. Český korpus právních textů je morfologicky a syntakticky anotovaný korpus 1128 vět, který obsahuje texty z právní domény, konkrétně dokumenty ze Sbírky zákonů České republiky. Právní texty se odlišují od jiných domén v několika jazykových jevech vyplývajících z vysoké četnosti velmi dlouhých vět. Manuální anotace takových vět představuje novou výzvu. Popisujeme strategii a nástroje pro tento úkol. Korpus je dostupný několika způsoby, a sice z repozitáře LINDAT/CLARIN a on-line pomocí aplikací KonText a TreeQuery.

Vincent Kríž
Barbora Hladká
Zdeňka Urešová


VIDATA-REPO is a modification to lindat-dspace platform; it's a part of the VIADAT project and as such will be a part of a "virtual assistant" for processing, annotation, enrichment and accessing of audio and video recordings.

VIADAT-REPO je součást projektu VIADAT, tj. část "virtuálního asistenta" pro zpracování, anotaci, obohacení a přístup k audio a video nahrávkám. Základem tohoto softwaru je repozitář lindat-dspace.


The IR Task at the CLEF eHealth Evaluation Lab 2016: User-centred Health Information Retrieval

Úloha vyhledávání informací v CLEF eHealth Evaluation Lab 2016: vyhledávání zdravotních informací pro uživatele

This paper details the collection, systems and evaluation methods used in the IR Task of the CLEF 2016 eHealth Evaluation Lab. This task investigates the effectiveness of web search engines in providing access to medical information for common people that have no or little medical knowledge. The task aims to foster advances in the development of search technologies for consumer health search by providing resources and evaluation methods to test and validate search systems. The problem considered in this year’s task was to retrieve web pages to support the information needs of health consumers that are faced by a medical condition and that want to seek relevant health information online through a search engine. As part of the evaluation exercise, we gathered 300 queries users posed with respect to 50 search task scenarios. The scenarios were developed from real cases of people seeking health information through posting requests of help on a web forum. The presence of query variations for a single scenario helped us capturing the variable quality at which queries are posed. Queries were created in English and then translated into other languages. A total of 49 runs by 10 different teams were submitted for the English query topics; 2 teams submitted 29 runs for the multilingual topics.

Souhrnný článek o přípravě, průbehu a výsledcích soutěže vyhledávání zdravotních informací CLEF eHealth Evaluation Lab 2016.

Guido Zuccon
João Palotti
Lorraine Goeuriot
Liadh Kelly
Mihai Lupu
Pavel Pecina
Henning Müller
Julie Budaher
Anthony Deacon


Customizable tool that will help user select the right public license for his data or software

nástroj, který pomůže uživateli vybrat vhodnou veřejnou licenci jeo jeho data nebo software

Michal Sedlák
Pavel Straňák
Paweł Kamocki


CLARIN Concept Registry: The New Semantic Registry

CLARIN Concept Registry: nový sémantický rejstřík

The CLARIN Concept Registry (CCR) is the place in the CLARIN Infrastructure where common
and shared semantics are defined. This is important to achieve semantic interoperability, and to overcome to a degree the diversity in data structures, either in metadata or linguistic resources, encountered within the infrastructure. Whereas in the past, CLARIN has been using the ISOcat registry for these purposes, nowadays this new CCR registry is being used, as ISOcat turned out to have some serious drawbacks as far as its use in the CLARIN community is concerned. The main difference between both semantic registries is that the new CCR registry is a concept
registry whereas ISOcat is a data category registry. In this paper we describe why this choice has been made. We also describe the most important other characteristics of the new (Open)SKOSbased registry, as well as the management procedures used to prevent a recurrent proliferation of entries, as was the case with ISOcat.

CLARIN Concept Registry (CCR, Rejstřík konceptů CLARIN) je součást Infrastruktury CLARIN a místo, kde se definuje společná a sdílená sémantika. To je důležité pro dosažení sémantické interoperability a pro překonání různosti datových struktur v metadatech a lingvistických zdrojích, se kterou se v rámci infrastruktury setkáváme.

Ineke Schuurman
Menzo Windhouwer
Oddrun Ohren
Daniel Zeman


Radio said... or the mapping of location and actor in a bilingual dependency treebank

Hlásili to v rozhlase aneb vzájemné mapování lokace a aktora v dvojjazyčném závislostním korpusu

In the talk, we discuss one particular type of structural difference between Czech and English parallel sentences in a bilingual dependency treebank PCEDT, i.e., the mapping of valency complementation of teh ACT type and the free modification of the LOC type. In the analysis of corpus sentences we comment on the impact of the language specific syntacto-semantic preferences of concrete words in the position of subject and predicate on the differences in valency patterns of verbs.

V příspěvku se zabýváme jedním typem strukturní odlišnosti mezi českými a anglickými paralelními větami v dvojjazyčném korpusu PCEDT, konkrétně vzájemným mapováním valenčních doplnění aktorového typu a (nevalenčních) lokačních doplnění. Analýzou korpusových příkladů ukazujeme, do jaké míry se na rozdílech ve valenci sloves v překladově ekvivalentních větách podílejí jazykově specifické- syntakticko-sémantické preference konkrétních slov na pozicích subjektu a predikátu


PDiT 2.0 is a new version of the Prague Discourse Treebank. It contains a complex annotation of discourse phenomena enriched by the annotation of secondary connectives.

PDiT 2.0 je novou verzí Pražského diskurzního korpusu. Přináší komplexní anotaci diskurzních jevů, obohacenou o anotaci sekundárních konektorů.

Magdaléna Rysová
Pavlína Synková
Jiří Mírovský
Eva Hajičová
Anna Nedoluzhko
Radek Ocelák
Jiří Pergler
Lucie Poláková
Veronika Pavlíková
Jana Zdeňková
Šárka Zikánová


Verb Sense Disambiguation in Machine Translation

Rozlišení významu u sloves ve strojovém překladu

We describe experiments in Machine Translation using word sense disambiguation (WSD) information. This work focuses on WSD in verbs, based on two different approaches -- verbal patterns based on corpus pattern analysis and verbal word senses from valency frames. We evaluate several options of using verb senses in the source-language sentences as an additional factor for the Moses statistical machine translation system.
Our results show a statistically significant translation quality improvement in terms of the BLEU metric for the valency frames approach, but in manual evaluation, both WSD methods bring improvements.

Popisujeme experimenty s použitím rozlišení významu slov (WSD) ve strojovém překladu. Zaměřujeme se na WSD u sloves a používáme dva různé přístupy -- slovesné vzorce založené na metodě corpus pattern analysis a významy sloves z valenčního slovníku. Vyhodnocujeme několik způsobů, jak použít významy sloves jako dodatečný faktor ve strojovém překladači Moses. Výsledky ukazují statisticky signifikantní zlepšení kvality překladu z pohledu metriky BLEU pro přístup s valenčním slovníkem, ale v ruční evaluaci vycházejí obě metody WSD jako přínos.

Roman Sudarikov
Ondřej Dušek
Martin Holub
Ondřej Bojar
Vincent Kríž


The paper showcases the MT-ComparEval tool for qualitative evaluation of machine translation (MT). MT-ComparEval is an opensource
tool that has been designed in order to help MT developers by providing a graphical user interface that allows the comparison
and evaluation of different MT engines/experiments and settings.

Tento představuje nástroj MT-ComparEval pro kvalitativní vyhodnocení strojového překladu. MT-ComparEval je opensourcový nástroj, který byl navržen tak, aby pomáhal vývojářům strojových překladačů díky grafickému rozhraní, které umožňuje porovnávat a vyhodnocovat různé překladače či experimenty a nastavení.

Roman Sudarikov
Martin Popel
Ondřej Bojar
Aljoscha Burchardt
Ondřej Klejch


Tools and Guidelines for Principled Machine Translation Development

Nástroje a doporučení pro důsledný vývoj strojového překladu

This work addresses the need to aid Machine Translation (MT) development cycles with a complete workflow of MT evaluation methods. Our aim is to assess, compare and improve MT system variants. We hereby report on novel tools and practices that support various measures, developed in order to support a principled and informed approach of MT development

Tento článek reaguje na potřebu podpory strojového překladu pomocí vývojových cyklů s integrovanými evaluačními metodami. Naším cílem je zhodnotit, porovnat a vylepšit různé varianty strojových překladačů. Článek pojednává o nových nástrojích a praktikách, které podporují informovaný přístup k vývoji strojových překladačů.

Nora Aranberri
Eleftherios Avramidis
Aljoscha Burchardt
Ondřej Klejch
Martin Popel
Maja Popović


UFAL at SemEval-2016 Task 5: Recurrent Neural Networks for Sentence Classification

UFAL v úloze SemEval-2016 Task 5: Klasifikace vět pomocí rekurentních neuronových sítí

This  paper  describes  our  system  for  aspect-based sentiment analysis (ABSA). We participate in Subtask 1 (sentence-level ABSA), focusing specifically on aspect category detection. We  train  a  binary  classifier  for  each category. This  year’s  addition  of  multiple languages  makes  language-independent  approaches  attractive. We  propose  to  utilize neural  networks  which  should  be  capable  of
discovering linguistic patterns in the data automatically,   thereby  reducing  the  need  for language-specific tools and feature engineering.

Článek popisuje náš systém pro aspektovou analýzu postojů (ABSA). Účastníme se podúkolu 1 (ABSA na úrovni vět), v jeho rámci se pak zaměřujeme na detekci kategorií aspektů. Trénujeme binární klasifikátory pro každou kategorii. Letošní rozšíření o další jazyky motivuje jazykově nezávislé přístupy. Navrhujeme využít neuronové sítě, které by měly automaticky detekovat v datech jazykové konstrukce, a tak omezit nutnost využívat jazykově závislé nástroje a ruční návrh rysů.


Target-Side Context for Discriminative Models in Statistical Machine Translation

Cílový kontext v diskriminativních modelech strojového překladu

Discriminative translation models utilizing source context have been shown to help statistical machine translation performance. We propose a novel extension of this work using target context information. Surprisingly, we show that this model can be efficiently integrated directly in the decoding process. Our approach scales to large training data sizes and results in consistent improvements in translation quality on four language pairs. We also provide an analysis comparing the strengths of the baseline source-context model with our extended source-context and target-context model and we show that our extension allows us to better capture morphological coherence. Our work is freely available as part of Moses.

Diskriminativní překladové modely, které využívají zdrojový kontext, zlepšují kvalitu statistického strojového překladu. V tomto článku navrhujeme nové rozšíření, které navíc využívá i informace z cílového kontextu. Ukazujeme, že i takový model lze efektivně integrovat přímo do procesu dekódování. Náš přístup lze uplatnit i na velká trénovací data a jeho využití konzistentně zlepšuje kvalitu překladu u čtyř jazykových párů. Analyzujeme také zvlášť přínos zdrojového a cílového kontextu a ukazujeme, že toto rozšíření lépe zachycuje morfologickou shodu. Model je volně dostupný v rámci softwaru Moses.

Aleš Tamchyna
Alexander Fraser
Ondřej Bojar
Marcin Junczys-Dowmunt


Manual and Automatic Paraphrases for MT Evaluation

Ruční a automatické parafráze pro hodnocení strojového překladu

Paraphrasing of reference translations has been shown to improve the correlation with human judgements in automatic evaluation of
machine translation (MT) outputs. In this work, we present a new dataset for evaluating English-Czech translation based on automatic
paraphrases. We compare this dataset with an existing set of manually created paraphrases and find that even automatic paraphrases can
improve MT evaluation. We have also propose and evaluate several criteria for selecting suitable reference translations from a larger set.

Již v minulosti se ukázalo, že parafrázování referenčních překladů zlepšuje korelaci s lidským hodnocením při automatickém vyhodnocování strojového překladu. V této práci představujeme novou sadu dat k vyhodnocování anglicko-českého překladu založenou na automatických parafrázích. Tuto sadu porovnáváme s existující sadou ručně tvořených parafrází a zjišťujeme, že i automatické parafráze mohou hodnocení překladu zlepšit. Navrhujeme a vyhodnocujeme také několik kritérií pro výběr vhodných referenčních překladů z větší sady.


CUNI-LMU Submissions in WMT2016: Chimera Constrained and Beaten

Systémy CUNI-LMU na WMT2016: Chiméra spoutána a poražena

This paper describes the phrase-based systems
jointly submitted by CUNI and LMU
to English-Czech and English-Romanian
News translation tasks of WMT16. In contrast
to previous years, we strictly limited
our training data to the constraint datasets,
to allow for a reliable comparison with
other research systems. We experiment
with using several additional models in our
system, including a feature-rich discriminative
model of phrasal translation.

Tento článek popisuje společnou praci UK a LMU nad anglické-českého a anglický-rumunského systémy frázových překladu pro WMT16. V porovnání s minulými pokusy, jsme přísně omezili trénovací daty na constrained, aby bylo možné spolehlivé porovnat naší systémy s jiné výzkumné systémy. My jsme zkoušeli využiti několika dalších modelů v naších systémech, včetně diskriminačního modelu frázových překladu.

Aleš Tamchyna
Roman Sudarikov
Ondřej Bojar
Alexander Fraser


UDPipe is an trainable pipeline for tokenization, tagging, lemmatization and dependency parsing of CoNLL-U files. UDPipe is language-agnostic and can be trained given only annotated data in CoNLL-U format. Trained models are provided for nearly all UD treebanks. UDPipe is available as a binary, as a library for C++, Python, Perl, Java, C#, and as a web service.

UDPipe is a free software under Mozilla Public License 2.0 and the linguistic models are free for non-commercial use and distributed under CC BY-NC-SA license, although for some models the original data used to create the model may impose additional licensing conditions.

UDPipe je trénovatelný nástroj pro tokenizaci, tagging, lemmatizaci a závislostní parsing CoNLL-U souborů. UDPipe je jazykově nezávislý a pro natrénování jazykového modelu stačí označkovaná data v CoNLL-U formátu. Předtrénované jazykové modely jsou k dispozici pro téměř všechny UD korpusy. UDPipe je k dispozici jako spustitelný soubor, jako knihovna pro C++, Python, Perl, Java, C#, a také jako webová služba.

UDPipe je svobodný software licencovaný pod Mozilla Public License 2.0 a jazykové modely jsou k dispozici pro nekomerční použití pod licencí CC BY-NC-SA, nicméně původní data použitá k vytvoření modelů mohou v některých případech ukládat další licenční omezení.


Complete Analysis from Unstructured Text to Dependency Tree with UDPipe and NameTag

Úplná analýza nestrukturovaného textu až k závislostnímu stromu pomocí nástrojů UDPipe a NameTag

We present our in-house software tools for NLP: UDPipe, an open-source tool for processing CoNLL-U files which performs tokenization, morphological analysis, POS tagging and dependency parsing for 32 languages; and NameTag, a named entity recognizer for Czech and English. Both tools achieve excellent performance and are distributed with pretrained models, while running with minimal time and memory requirements. UDPipe and NameTag are also trainable with your own data. Both tools are open-source and distributed under Mozilla Public License 2.0 (software) and CC BY-NC-SA (data). The binary, C++ library with Python, Perl, Java and C# bindings along with online web service and demo are available at http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe and http://ufal.mff.cuni.cz/nametag.

Představujeme naše softwarové nástroje pro NLP: UDPipe, open-source nástroj pro zpracování CoNLL-U souborů, který provádí tokenizaci, morfologickou analýzu, určování slovních druhů a závislostní parsing pro 32 jazyků; a NameTag, rozpoznávač pojmenovaých entit pro češtinu a angličtinu. Oba nástroje dosahují vynikajících výsledků, jsou dostupné s předtrénovanými modely a mají minimální nároky na čas a paměť počítače. UDPipe a NameTag lze také trénovat s použitím vlastních dat. Oba nástroje jsou open-source a jsou dostupné v licenci Mozilla Public License 2.0 (software) a CC BY-NC-SA (data). Program, C++ knihovna s vazbami na Python, Perl, Java a C# a také online web service a demo jsou dostupné na odkazech http://ufal.mff.cuni.cz/udpipe a http://ufal.mff.cuni.cz/nametag.


UDPipe: Trainable Pipeline for Processing CoNLL-U Files Performing Tokenization, Morphological Analysis, POS Tagging and Parsing

UDPipe: Trénovatelný nástroj pro zpracování souborů typu CoNLL-U, který provádí tokenizaci, morfologickou analýzu, určování slovních druhů a parsing

Automatic natural language processing of large texts often presents recurring challenges in multiple languages: even for most advanced tasks, the texts are first processed by basic processing steps – from tokenization to parsing. We present an extremely simple-to-use tool consisting of one binary and one model (per language), which performs these tasks for multiple languages without the need for any other external data. UDPipe, a pipeline processing CoNLL-U-formatted files, performs tokenization, morphological analysis, part-of-speech tagging, lemmatization and dependency parsing for nearly all treebanks of Universal Dependencies 1.2 (namely, the whole pipeline is currently available for 32 out of 37 treebanks). In addition, the pipeline is easily trainable with training data in CoNLL-U format (and in some cases also with additional raw corpora) and requires minimal linguistic knowledge on the users’ part. The training code is also released.

Při automatickém zpracování rozsáhlých textů v přirozeném jazyce se často opakují podobné úkoly v několika jazycích: i při zpracování obtížných úloh jsou texty vždy zpracovávány obvyklými základními kroky od tokenizace k parsingu. Představujeme mimořádně jednoduchý a použitelný nástroj pro základní zpracování přirozeného jazyka, který sestává pouze z jednoho programu a jednoho modelu (pro každý jazyk). Tento nástroj provádí tyto úkoly pro mnoho jazyků, aniž by vyžadoval dodatečná data. UDPipe je tedy nástroj, který zpracovává soubory ve formátu CoNLL-U a provádí tokenizaci, morfologickou analýzu, rozpoznávání slovních druhů, lematizaci a závislostní parsing pro téměř všechny jazyky korpusu Universtal Dependencies 1.2 (konkrétně je nástroj dostupný pro 32 jazyků). Navíc je celý nástroj snadno trénovatelný při použití vlastních trénovacích dat v CoNLL-U formátu a vyžaduje minimální znalost lingvistiky. Kód pro trénovaní nástroje je také dostupný.


Linguistic digital repository based on DSpace 5.2

Digitální repozitář pro jazyková data založený na DSpace 5.2

One of the goals of LINDAT/CLARIN Centre for Language Research Infrastructure is to provide technical background to institutions or researchers who wants to share their tools and data used for research in linguistics or related research fields. The digital repository is built on a highly customised DSpace platform.

Jedním z cílů infrastruktury LINDAT/CLARIN je poskytovat technické prostředky pro sdílení nástrojů a dat pro výzkumné účely a v souladu s technickými požadavky CLARIN ERIC. Proto byl vybudován a je rozvíjen tento silně adaptovaný repozitářový systém založený na platformě DSpace.

Jozef Mišutka
Amir Kamran
Ondřej Košarko
Michal Josífko
Loganathan Ramasamy
Pavel Straňák
Jan Hajič


AAI: systematically addressing the attribute release problem

AAI: Systematický přístup k problému uvolňování atributů

CLARIN Service Provider Federation is not the only inter-federation but it is the first one to systematically address the issue when Identity Providers do not release mandatory attributes to a service. For instance, if a data set is licensed under a restrictive license the user must be uniquely identifiable over time. However, if the Identity Provider does not release such information, the service cannot let the user download the data.

CLARIN SPF není jediná inter-federace, ale je první, která se systematicky zabývá problémy, které působí neuvolnění povinných atributů poskytovateli identit. Například, jsou-li data zveřejněná pod restriktivní licencí, musí být uživatel jednoznačně identifikovatelný v průběhu času. Pokud poskytovatel identity nezpřístupní potřebnou informaci, služba nemůže uživateli dovolit, aby data získal.

Jozef Mišutka
Ondřej Košarko
Amir Kamran


SHORTREF.ORG Lehko citovatelné a dohledatelné URL

In this paper, we present a easy-to-cite and persistent infrastructure (shortref.org) for research and data citation in the form a URL shortener service. Reproducibility of results is very important for the extension of research and is directly depends on the availability of the research data. The advancements in the web technologies made redistribution of the data much more easy nowadays, however, due to the dynamic nature of the web, the content is consistently on the move from one destination to another. The URLs researchers use for the citation of their contents do not directly account for these changes and many times when the users try to access the cited URLs, the data is either not available or moved to a newer version. In our proposed solution, the shortened URLs are not simple URLs but use persistent identifiers and provide a reliable mechanism to make the data always accessible that can directly improve the impact of research.

V tomto článku představujeme shortref.org - službu pro snadnou a trvalou citaci
dat vzešlých z výzkumu. Tuto službu poskytujeme formou zkracovače URL.
Reprodukovatelnost výsledků, důležitá součást vědeckého výzkumu, přímo závisí
na dostupnosti dat, nad kterými výzkum probíhal.
Rozvoj webových technologií velmi usnadnil sdílení dat. Kvůli
dynamické povaze webu se ale obsah často přesouvá z jednoho místa na druhé.
Běžné URL, které může výzkumník použít k citaci svých dat, nemá prostředky,
kterými by se s tímto přesouváním dalo vyrovnat. Čtenář/uživatel tak často
zjistí, že data se na dané URL již nenalézají, nebo dostane k dispozici novější
verzi.
Námi navrhované řešení, ve kterém je zkrácené URL perzistentním
identifikátorem, poskytuje spolehlivý mechanismus pro stálou dostupnost dat a
může tak zlepšit dopad výzkumu.


The QT21/HimL Combined Machine Translation System

Společný překladový systém projektů QT21 a HimL

This paper describes the joint submission
of the QT21 and HimL projects for
the English→Romanian translation task of
the ACL 2016 First Conference on Machine
Translation (WMT 2016). The submission
is a system combination which
combines twelve different statistical machine
translation systems provided by the
different groups (RWTH Aachen University,
LMU Munich, Charles University in
Prague, University of Edinburgh, University
of Sheffield, Karlsruhe Institute of
Technology, LIMSI, University of Amsterdam,
Tilde). The systems are combined
using RWTH’s system combination
approach. The final submission shows an
improvement of 1.0 BLEU compared to the
best single system on newstest2016.

Článek popisuje společný systém projektů QT21 a HimL pro překlad z angličtiny do rumunštiny. Systém je automatickou kombinací 12 základních systémů připravených několika skupinami.

Jan-Thorsten Peter
Tamer Alkhouli
Hermann Ney
Matthias Huck
Fabienne Braune
Alexander Fraser
Aleš Tamchyna
Ondřej Bojar
Barry Haddow
Rico Sennrich
Frédéric Blain
Lucia Specia
Jan Niehues
Alex Waibel
Alexandre Allauzen
Lauriane Aufrant
Franck Burlot
Elena Knyazeva
Thomas Lavergne
François Yvon
Stella Frank
Marcis Pinnis


Constraint-Based Open Question Answering via Knowledge Graph Search

Otevřený question answering s pomocí znalostního grafu založený na omezeních

We introduce a highly scalable approach for open-domain question answering with no dependence on any logical form to surface form mapping data set or any linguistic analytic tool such as POS tagger or named entity recognizer. We define our approach under the Constrained Conditional Models framework which lets us scale to a full knowledge graph with no limitation on the size. On a standard benchmark, we obtained competitive results to state-of-the-art in open-domain question answering task.

Představujeme vysoce škálovatelný přístup k otevřenému question answeringu,
který nezávisí na datasetu mapujícím z logické formy na povrchovou, ani
na jakýchkoliv lingvistických nástrojích pro analýzu jako např. POS tagger nebo
rozpoznavání pojmenovaných entit. Popisovaný přístup je definován v rámci
frameworku Constrained Conditional Models, který umožnuje škálovat
znalostní grafy bez jakéhokoliv omezení velikosti. Ve standardním benchmarku jsme dosáhli
výsledky srovnatelné se state-of-the-art v otevřeném question answeringu.


Open-domain Factoid Question Answering via Knowledge Graph Search

Otevřený question answering na faktoidech s pomocí znalostního grafu

We introduce a highly scalable approach for open-domain question answering with no dependence on any data set for surface form to logical form mapping or any linguistic analytic tool such as POS tagger or named entity recognizer. We define our approach under the Constrained Conditional Models framework which lets us scale up to a full knowledge graph with no limitation on the size. On a standard benchmark, we obtained near 4 percent improvement over the state-of-the-art in open-domain question answering task.

Představujeme vysoce škálovatelný přístup k otevřenému question answeringu,
který nezávisí na datasetu mapujícím z logické formy na povrchovou, ani
na jakýchkoliv lingvistických nástrojích pro analýzu, jako např. POS tagger nebo
rozpoznavání pojmenovaných entit. Popisovaný přístup je definován v rámci
frameworku Constrained Conditional Models, který umožnuje škálovat
znalostní grafy bez omezení velikosti. Ve standardním benchmarku jsme dosáhli
4% zlepšení výsledků oproti state-of-the-art v otevřeném question answeringu.


SMT and Hybrid systems of the QTLeap project in the WMT16 IT-task

Statistické a hybridní systémy strojového překladu z projektu QTLeap v úloze IT překladu WMT16

This paper presents the description of 12
systems submitted to the WMT16 IT-task,
covering six different languages, namely
Basque, Bulgarian, Dutch, Czech, Portuguese
and Spanish. All these systems
were developed under the scope of the
QTLeap project, presenting a common
strategy. For each language two different
systems were submitted, namely a phrase-based
MT system built using Moses, and
a system exploiting deep language engineering
approaches, that in all the languages
but Bulgarian was implemented
using TectoMT. For 4 of the 6 languages,
the TectoMT-based system performs better
than the Moses-based one.

Tento článek představuje 12 systémů zaslaných do úlohy strojového překladu textů z IT domény v rámci WMT16. Systémy překládají z angličtiny do 6 jazyků: baskičtiny, bulharštiny, holandštiny, češtiny, portugalštiny a španělštiny. Všechny systémy byly vyvinuty v rámci projektu QTLeap. Pro každý jazykový pár byly zaslány dva systémy: frázový (Moses) a hloubkově-syntaktický (TectoMT, krom bulharštiny). Pro 4 z 6 jazyků dosáhlo TectoMT lepších výsledků než Moses.

Rosa Gaudio
Gorka Labaka
Eneko Agirre
Petya Osenova
Kiril Simov
Martin Popel
Dieke Oele
Gertjan van Noord
Luís Gomes
João António Rodrigues
Steven Neale
João Silva
Andreia Querido
Nuno Rendeiro
António Branco


Bilingual Embeddings and Word Alignments for Translation Quality Estimation

Dvojjazyčné embedingy a slovní zarovnání pro odhad kvality strojového překladu

This paper describes our submission
UFAL MULTIVEC to the WMT16 Quality
Estimation Shared Task, for EnglishGerman
sentence-level post-editing effort
prediction and ranking. Our approach exploits
the power of bilingual distributed
representations, word alignments and also
manual post-edits to boost the performance
of the baseline QuEst++ set of
features. Our model outperforms the
baseline, as well as the winning system
in WMT15, Referential Translation Machines
(RTM), in both scoring and ranking
sub-tasks.

Příspěvek popisuje náš systém UFAL_MULTIVEC v soutěži WMT16 Quality Estimation. Systém odhaduje kvalitu strojového překladu z angličtiny do němčiny. Náš přínos spočívá v rozšíření zavedené metody o dvojjazyčné vektorové reprezentace slov a o slovní zarovnání.


Connective Movement - A demonstration on Czech

During annotation of discourse connectives in Czech written texts, externally placed connectives were found (outside both their arguments and non-adjacent to them). These cases occur in vast majority in connection with attribution (reporting).
In these structures, a connective expressing contrast between two reported contents moves left in order to stand closer to its left (first in the linear order) argument. We call this phenomenon connective movement.

Příspěvek se zabývá studiem diskurzních konektorů umístěných mimo oba argumenty, které jsou jimi spojeny.


Discourse coherence is a complex natural language phenomenon which is achieved by different linguistic means (e.g., anaphoricity, information structure, discourse markers and connectives, rhetorical structure of text, etc.). Many approaches in computational linguistics are used to capture discourse relations and Tind practical applications. This session focuses on discussing theories and approaches applied to the annotation of discourse phenomena in different languages, such as Rhetorical Structure Theory, Penn Discourse Treebank, Segmented Discourse Representation Theory and so on. Participants will have the opportunity to compare these approaches to see which phenomena are central to them and which ones are less prominent. We will also introduce the tools of discourse annotation and demonstrate esp. TrEd, PDTB and MMAX.

V rámci přednásky byly představeny existující teorie anotace diskurních jevů a nástroje, které se pro tento typ anotací používají.


« Trust me. I’m a License Selector ». Licensing for Digital Humanities

„Věř mi, já jsem selektor licencí.” Licencování pro digitální humanitní vědy

Presenting a software solution that helps authors choose the best public license for their works.

Prezentace software, který pomáhá autorovi vybrat pro jeho dílo nejvhodnější (nejsvobodnější) veřejnou licenci.


The Public License Selector: Making Open Licensing Easier

Selektor pro veřejné licence: Usnadnění otevřeného licencování

Researchers  in  Natural  Language  Processing rely  on  availability  of  data  and  software, ideally under open licenses, but little is done to actively encourage it. In fact, the current Copyright framework grants exclusive rights to authors to copy their works, make them available to the public and make derivative works (such as annotated language corpora). Moreover, in the EU databases are protected against unauthorized extraction and re-utilization of their contents. Therefore,  proper  public  licensing  plays  a  crucial  role  in providing access to research data.  A public license is a license that grants certain rights not to one particular user, but to the general public (everybody). Our article presents a tool that we developed and whose purpose is to assist the user in the licensing process. As software and data should be licensed under different licenses, the tool is composed of two separate parts: Data and Software. The underlying logic as well as elements of the graphic interface are presented.

Článek prezentuje nový online interaktivní nástroj vydaná pod OpenSource licensí MIT, který usnadňuje uživateli pomocí sekvence otázek a jejich vysvětlení výběr tzv. veřejné licence, pokud je ji možno jeho výsledku (datům nebo software) přiřadit. Cílem nástroje je podpořit nejotevřenější licencování vědeckých výsledků, které je v souladu se zákony možné, a vůbec podpora autorů v tom, aby své výsledky zvěřejňovali a dokázali jim přiřadit vhodnou licenci.

Paweł Kamocki
Pavel Straňák
Michal Sedlák


Neuronová ohodnocovací funkce pro MST parser

Continuous word representations appeared to be a useful feature in many natural language processing tasks.  Using fixed-dimension
pre-trained word embeddings allows avoiding sparse bag-of-words representation and to train models with fewer parameters.  In this
paper,  we  use  fixed  pre-trained  word  embeddings  as  additional  features  for  a  neural  scoring  function  in  the  MST  parser.   With  the
multi-layer architecture of the scoring function we can avoid handcrafting feature conjunctions. The continuous word representations on
the input also allow us to reduce the number of lexical features, make the parser more robust to out-of-vocabulary words, and reduce the
total number of parameters of the model.  Although its accuracy stays below the state of the art, the model size is substantially smaller
than with the standard features set.  Moreover, it performs well for languages where only a smaller treebank is available and the results
promise to be useful in cross-lingual parsing.

Spojité distribuované slovní reprezentace prokázaly svoji užitečnost v mnoha úlohách zpracování přirozeného jazyka. V tomto článku používáme vektorové reprezentace slov jako další vstupy pro MST parser. Použití distribuovaných reprezentací umožňuje snížit dimenzionalitu lexikálních rysů a neuronovou sítí odpadá nutnost ručního ladění kombinací rysů. Přestože jeho úspěšnost je nižší, než u klasického MST Parseru, výsledný model je výrazně menší než modely využívající klasickou sadu rysů. Navíc funguje velice dobře pro jazyky, pro které je dostupný pouze relativně malý treebank a výsledky vypadají velice slibně i pro delexikalizovaný parsing.


A Dataset and Evaluation Metric for Coherent Text Recognition  from Scene Images

Dataset a evaluační metrika pro rozpoznávání souvislého textu z fotografií

In this paper, we deal with extraction of textual information from scene images.  So far, the task of Scene Text Recognition (STR) has only been focusing on recognition of isolated words and, for simplicity, it omits words which are too short.  Such an approach is not suitable for further processing of the extracted text.  We define a new task which aims at extracting coherent blocks of text from scene images with regards to their future use in natural language processing tasks, mainly machine translation.  For this task, we enriched the annotation of existing STR benchmarks in English and Czech and propose a string-based evaluation measure that highly correlates with human judgment.

V tomto článku se zabýváme získáváním textových informací z fotografií. Dosud se v této oblasti pracovalo pouze s rozpoznáváním izolovaných slov a krátká slova se pro zjednodušení vynechávala. Tento přístup není vhodný pro další lingvistické zpracování rozpoznaného textu. Proto se pokoušíme a lepší definice úlohy, která zahrnuje i souvislost rozpoznaného textu. Rozšířili jsme anotaci stávajících datastetů a vyvinuli evaluační metriku, které bude sloužit k hodnocení rozpoznávání souvislého textu.


CUNI System for WMT16 Automatic Post-Editing and Multimodal Translation Tasks

Systém Univerzity Karlovy pro úlohy automatické posteditace strojového překlad a multimodálního strojového překladu na WTM16

Neural sequence to sequence learning recently became a very promising paradigm in machine translation, achieving competitive results with statistical phrase-based systems. In this system description paper, we attempt to utilize several recently published methods used for neural sequential learning in order to build systems for WMT 2016 shared tasks of Automatic Post-Editing and Multimodal Machine Translation.

Neuronové sekvenční modely jsou velmi slibným novým paradigmatem ve strojovém překladu, které dosahuje srovnatelných výsledků s frázovým strojovým překladem. Tento článek popisuje systém, se kterým se Univerzita Karlova účastnila soutěže při WMT16 v úkolech automatické post-editace strojového překladu a multimodálního strojového překladu.

Jindřich Libovický
Jindřich Helcl
Marek Tlustý
Pavel Pecina
Ondřej Bojar


Exploiting KonText for querying Lindat corpora

Využívání KonTextu pro dotazování jazykových korpusů z datového repozitáře Lindat

I described describe how KonText – a corpus query interface for Czech National Corpus is adopted for handling various corpora from Lindat. The repository contains corpora with different types of annotation – like syntactic, shallow semantic, sentiment and other types. I showed how to search for this information within the KonText environment using CQL (Corpus Query Language) on the example of two corpora. First, I focused on the Universal Dependencies – syntactically annotated treebanks for several languages. Secondly, I demonstrated the queries over the Prague Dependency Treebank that are related both to syntactic (analytical) and deep syntactic (tectogrammatical) layers. I also showed several query examples from other Lindat corpora.

V prezentaci jsem ukázala jak se dá vyhledávat v korpusech z repozitáře Lindat v KonTextu.


In the poster, I demonstrated how multiword expressions can be represented and quired in a corpus query system KonText

V posteru jsem popsala jak víceslovné výrazy se dají reprezentovat a vyhledávít v systému KonText.


Zlepšení vyhledávání v korpusech pomocí parsingu

In this paper, we describe an addition to the corpus query system Kontext that enables to enhance the search using syntactic attributes in addition to the existing features, mainly lemmas and morphological categories. We present the enhancements of the corpus query system itself, the attributes we use to represent syntactic structures in data, and some examples of querying
the syntactically annotated corpora, such as treebanks in various languages as well as an automatically parsed large corpus.

V článku popisujeme jak se dá vyhledávat v syntakticky anotovaných korpusech v KonTextu.


Víceslovné výrazy v Universal Dependencies 1.3

The UD relation mwe is not used consistently in the current release of Universal Dependencies. While part of the issue may be caused by true linguistic differences, we demonstrate on closely related languages that it is not always the case; even literally equivalent expressions do not always receive the same analysis.

Vztah mwe se v současném vydání Universal Dependencies nepoužívá konzistentně. To může být zčásti způsobeno rozdíly mezi jazyky, nicméně v našem příspěvku ukazujeme na blízce příbuzných jazycích, že tomu tak není vždy; i doslovně ekvivalentní výrazy jsou v některých případech anotovány rozdílně.


Incorporation of a valency lexicon into a TectoMT pipeline

Včlenění valenčního slovníku do systému TectoMT

In this paper, we focus on the incorporation of a valency lexicon into TectoMT system for Czech-Russian language pair.  We demonstrate valency errors in MT output and describe how the introduction of a lexicon influenced the translation results.  Though there was no impact on BLEU score, the manual inspection of concrete cases showed some improvement.

Článek se soustřeďuje na včlenění valenčního slovníku do systému TectoMT pro jazykový pár čeština-ruština. Ukazuje na chyby ve valenci na výstupu ze systému a popisuje, jak začlenění slovníku ovlivnilo výsledky. Ačkoli podle BLEU skóre nebylo zaznamenáno zlepšení, ruční inspekce prokázala zlepšení v některých konkrétních případech.


QTLeap WSD/NED Corpora: Semantic Annotation of Parallel Corpora in Six Languages

Korpusy QTLeap WSD/NED: sémantická anotace paralelních korpusů v šesti jazycích

This work presents parallel corpora automatically annotated with several NLP tools, including lemma and part-of-speech tagging,
named-entity recognition and classification, named-entity disambiguation, word-sense disambiguation, and coreference.

Tento článek popisuje paralelní korpusy s automatickou anotací pomocí několika nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka, včetně lemmatizace, taggingu, rozpoznání a klasifikace pojmenovaných entit a jejich disambiguace, word-sense disambiguation  a koreference.

Arantxa Otegi
Nora Aranberri
António Branco
Jan Hajič
Steven Neale
Petya Osenova
Rita Pereira
Martin Popel
João Silva
Kiril Simov
Eneko Agirre


Data Collection for Interactive Learning through the Dialog

Sběr dat pro interaktivní učení z dialogů

This paper presents a dataset collected from natural dialogs which enables to test the ability of dialog systems to learn new facts from user utterances throughout the dialog. This interactive learning will help with one of the most prevailing problems of open domain dialog system, which is the sparsity of facts a dialog system can reason about. The proposed dataset, consisting of 1900 collected dialogs, allows simulation of an interactive gaining of denotations and questions explanations from users which can be used for the interactive learning.

Tento článek představuje datovou sadu vytvořenou z přirozených dialogů, která umožňuje testovat schopnost dialogových systémů učit se nová fakta od uživatelů v průběhu dialogu. Toto interaktivní učení pomůže s jedním z nejpodstatnějších problémů dialogových systémů v otevřených doménách, kterým  je omezenost dat, se kterými je dialogový systém schopen pracovat. Představovaná datová sada, skládající se z 1900 dialogů, umožňuje simulaci interaktivního získávání rad od uživatelů v podobě odpovědí a podrobných vysvětlení otázek, které mohou být použity pro interaktivní učení.


Dataset collected from natural dialogs which enable to test the ability of dialog systems to interactively learn new facts from user utterances throughout the dialog. The dataset, consisting of 1900 dialogs, allows simulation of an interactive gaining of denotations and questions explanations from users which can be used for the interactive learning.

Dataset sesbíraný z přirozených dialogů umožňující testovat schopnost dialogových systémů učit se nová fakta z uživatelských výpovědí v průběhu dialogu. Dataset, skládající se z 1900 dialogů umožňuje simulovat interaktivní získávání denotací a vysvětlení k otázkám od uživatelů ve formě, která je vhodná pro interaktivní učení.


TectoMT – a deep-linguistic core of the combined Chimera MT system

TectoMT – hluboce lingvistické jádro kombinovaného překladového systému Chiméra

Chimera is a machine translation system that combines the TectoMT deep-linguistic core with phrase-based MT system Moses. For English–Czech pair it also uses the Depfix post-correction system. All the components run on Unix/Linux platform and are open source (available from Perl repository CPAN and the LINDAT/CLARIN repository). The main website is https://ufal.mff.cuni.cz/tectomt. The development is currently supported by the QTLeap 7th FP project (http://qtleap.eu).

Chimera systém strojovéo překladu, který kombinuje hluboce lingvistické jádro TectoMT s frázovým strojovým překladačem Moses. Pro anglicko-český překlad také používá post-editovací systém Depfix. Všechny komponenty běží na platformě Unix/Linux a jsou open-source (dostupné z Perlového repozitáře CPAN a repozitáře LINDAT/CLARIN). Hlavní webová stránka je https://ufal.mff.cuni.cz/tectomt. Vývoj je momentálně podporován projektem QTLeap ze 7th FP (http://qtleap.eu).

Martin Popel
Roman Sudarikov
Ondřej Bojar
Rudolf Rosa
Jan Hajič


Automatic Error Correction of Machine Translation Output

Automatická korektura chyb ve výstupu strojového překladu

We present MLFix, an automatic statistical post-editing system, which is a spiritual successor to the rulebased
system, Depfix. The aim of this
thesis was to investigate the possible approaches to automatic identification of the most common
morphological errors produced by the state-of-the-art machine translation systems and to train sufficient
statistical models built on the acquired knowledge. We performed both automatic and manual evaluation
of the system and compared the results with Depfix. The system was mainly developed on the English-toCzech
machine translation output, however, the aim was to generalize the post-editing process so it can
be applied to other language pairs. We modified the original pipeline to post-edit English-German
machine translation output and performed additional evaluation of this modification.

Představujeme MLFix, systém pro automatickou statistickou post-editaci, který je duchovním
následníkem pravidlového systému, Depfixu. Cílem této práce bylo prozkoumat možné postupy
automatické identifikace nejčastějších morfologických chyb tvořených současnými systémy pro strojový
překlad a natrénovat vhodné statistické modely, které by byly postaveny na získaných znalostech.
Provedli jsme automatickou i ruční evaluaci našeho systému a výsledky porovnali s Depfixem. Systém
byl vyvíjen především na výstupech anglicko-českého strojového překladu, cílem
ale bylo zobecnit post-editační proces tak, aby byl aplikovatelný na další jazykové páry. Upravili jsme
původní pipeline, aby post-editovala výstupy anglicko-německého strojového překladu, a provedli
dodatečnou evaluaci této modifikace.


Particle Swarm Optimization Submission for WMT16 Tuning Task

Příspěvek do optimalizační soutěže WMT16 Tuning Task pomocí metody reje částic

This paper describes our submission to the
Tuning Task of WMT16. We replace the
grid search implemented as part of standard
minimum-error rate training (MERT)
in the Moses toolkit with a search based
on particle swarm optimization (PSO). An
older variant of PSO has been previously
successfully applied and we now test it
in optimizing the Tuning Task model for
English-to-Czech translation. We also
adapt the method in some aspects to allow
for even easier parallelization of the
search.

Článek popisuje náš příspěvek do optimalizační soutěže WMT16 Tuning Task. Grid search ve standardní implementaci MERT nahrazujeme optimalizací pomocí metody reje částic.


What Was the 41st Year of the Czech Language Olympiad like?

Jaký byl 41. ročník Olympiády v českém jazyce?

The paper analyzes the tasks of the 41st year of the linguistic competition for primary and secondary school pupils.

Článek analyzuje úkoly 41. ročníku lingvistické soutěže pro žáky ZŠ a studenty SŠ.


On an apparent freedom of Czech word order. A case study

Studie ke zdánlivé volnosti slovosledu v češtině

The aim of the present contribution is to document, on the material of the Prague Dependency Treebank, that the assumed freedom of Czech word order is not really a freedom but that it is guided by certain principles, different from the grammatically given principles determining the word order in some other European languages such as English, German or French. On newly annotated data, an implementation of the algorithm for the division of the sentence into topic and focus based on contextual boundness of nodes at the tectogrammatical layer is tested.

Cílem této práce je ukázat na datech Pražského závislostního korpusu, že domnělý volný slovosled v češtině ve skutečnosti volný není, a že je řízen jistými pravidly, odlišnými od pravidel gramatiky, které určují slovosled v jiných evropských jazycích, jako např. v angličtině, němčině nebo francouzštině. Na nově anotovaných datech je rovněž testována implementace algoritmu pro rozdělení věty na základ a ohnisko na základě kontextové zapojenosti uzlů na tektogramatické rovině.

Kateřina Rysová
Jiří Mírovský
Eva Hajičová


Analyzing Text Coherence via Multiple Annotation in the Prague Dependency Treebank

Analýza koherence textu s využitím víceúrovňové anotace v Pražském závislostním korpusu

Corpus-based research demonstrates an existence of a mutual interaction of bridging anaphoric relations in the text and sentence information
structure.

Výzkum korpusových dat se zabývá interakcí vztahů asociativní anafory a aktuálního členění větného.


Topic–Focus Articulation in English Texts on the Basis of Functional Generative Description

Aktuální členění větné v anglických textech na základě funkčního generativního popisu

In the report, we introduce the concept of topic–focus articulation on the basis of Functional Generative Description. Firstly, we present the crucial terms connected with topic–focus articulation – mainly contextual boundness and communicative dynamism and we describe operational criteria how to detect topic and focus: the so-called question test and test by negation. In the next part, we present the annotation principles for annotation of topic–focus articulation in the Prague Czech-English Dependency Treebank.

Ve zprávě přestavujeme koncept aktuálního členění větného na základě funkčního generativního popisu. V první části zprávy prezentujeme základní pojmy spojené s aktuálním členěním větným – zejména kontextovou zapojenost a výpovědní dynamičnost a popisujeme operativní kritéria na rozlišení základu a ohniska: tzv. otázkový test a test s negací. V další části představujeme principy pro anotaci aktuálního členění větného v Pražském česko-anglickém závislostním korpusu.

Kateřina Rysová
Magdaléna Rysová
Eva Hajičová


Resources for Indonesian Sentiment Analysis

Zdroje pro postojovou analýzu v indonéštině

We present subjectivity lexicon of positive and negative words for Indonesian language created by automatically translating English lexicons. We compare the lexicons in the task of predicting sentence polarity.

Výroba a evaluace subjectivity lexikonu pro indonéštinu. Výsledný slovník byl pořízen za využití automatického strojového překladu a jeho spolehlivost byla ověřena v rámci trénování pravděpodobnostního klasifikátoru na ručně označkovaných datech.


Morphology as processed by the human brain

Morfologie při zpracování lidským mozkem

The paper presents an overview of recent trends in studying morphology
from the neurolinguistic perspective. Neurolinguistic investigations of morphology
started by discussing whether morphologically complex words are represented in the
brain in a decomposed manner or stored as whole forms. None of these could fully
account for available experimental findings, thus a compromise dual-route approach
was adopted. While nowadays there is a wide agreement that representations
of complex words have at least partial morphological structure, it is still not clear
what precisely determines whether such structure emerges for a particular word
or not; commonly mentioned factors are transparency, constituent frequency or
type of affixation. These factors are discussed in the paper, and an experiment is
proposed that can contribute to the current debate about the topic.

Článek představuje přehled moderních trendů ve studiu jazykové morfologie z neurolingvistické perspektivy. Neurologický výzkum morfologie započal diskusí, zda jsou morfologicky komplexní slova reprezentována v mozku rozloženým způsobem, nebo uložena jako celé jednotky. Ani jeden z těchto pohledů neodpovídá zcela exterimentálním zjištěním, proto byl přijat kompromisní dvoucestný přístup. V článku je diskutovány faktory související s reprezentací slova jako transparence, četnost konstituentů nebo typ afixace.


SemEval-2015 Task 15: A CPA dictionary-entry-building task

SemEval-2015 Úloha 15: generování hesla ve slovníku založeném na CPA

This paper describes the first SemEval task to
explore the use of Natural Language Processing
systems for building dictionary entries,
in the framework of Corpus Pattern Analysis.
CPA is a corpus-driven technique which provides
tools and resources to identify and represent
unambiguously the main semantic patterns
in which words are used. Task 15 draws
on the Pattern Dictionary of English Verbs
(www.pdev.org.uk), for the targeted lexical
entries, and on the British National Corpus
for the input text.
Dictionary entry building is split into three
subtasks which all start from the same concordance
sample: 1) CPA parsing, where arguments
and their syntactic and semantic categories
have to be identified, 2) CPA clustering,
in which sentences with similar patterns have
to be clustered and 3) CPA automatic lexicography
where the structure of patterns have to
be constructed automatically.
Subtask 1 attracted 3 teams, though none
could beat the baseline (rule-based system).
Subtask 2 attracted 2 teams, one of which beat
the baseline (majority-class classifier). Subtask
3 did not attract any participant.
The task has produced a major semantic multidataset
resource which includes data for 121
verbs and about 17,000 annotated sentences,
and which is freely accessible.

Tato studie popisuje první úkol v rámci SemEvalu, který je zaměřen na užití NLP systémů pro automatické generování slovníkových hesel podle metody Corpus Pattern Analysis.

Vít Baisa
Jane Bradbury
Silvie Cinková
Ismail El Maarouf
Adam Kilgarriff
Octavian Popescu


VPS-GradeUp is a collection of triple manual annotations of 29 English verbs based on the Pattern Dictionary of English Verbs (PDEV) and comprising the following lemmas: abolish, act, adjust, advance, answer, approve, bid, cancel, conceive, cultivate, cure, distinguish, embrace, execute, hire, last, manage, murder, need, pack, plan, point, praise, prescribe, sail, seal, see, talk, urge . It contains results from two different tasks:

    Graded decisions
    Best-fit pattern (WSD) .

In both tasks, the annotators were matching verb senses defined by the PDEV patterns with 50 actual uses of each verb (using concordances from the BNC). The verbs were randomly selected from a list of completed PDEV lemmas with at least 3 patterns and at least 100 BNC concordances not previously annotated by PDEV’s own annotators. Also, the selection excluded verbs contained in VPS-30-En, a data set we developed earlier. This data set was built within the project Reviving Zellig S. Harris: more linguistic information for distributional lexical analysis of English and Czech and in connection with SEMEVAL 2015.

VPS-GradeUp je kolekce trojnásobných manuálních anotací na 29 slovesných lemmatech popsaných v Pattern Dictionary of English Verbs (PDEV): abolish, act, adjust, advance, answer, approve, bid, cancel, conceive, cultivate, cure, distinguish, embrace, execute, hire, last, manage, murder, need, pack, plan, point, praise, prescribe, sail, seal, see, talk, urge.
Anotace obsahuje dvě úlohy:
1) odstupňované hodnocení vhodnosti každého slovníkového významu (přesněji syntakticko-sémantického vzorce užívání) definovaného PDEV na každé z padesáti vět náhodně vybraných z BNC pro každé zkoumané sloveso
2) klasickou značkovací úlohu, kdy anotátor pro každou větu vybere nejvhodnější slovníkový význam. Tato úloha je obohacena o detaily tzv. exploitations -- čím se slovesné užití v daném kontextu odchyluje od přiřazeného vzorce užití.

Vít Baisa
Silvie Cinková
Ema Krejčová
Anna Vernerová


Czech-English Bilingual Valency Lexicon Online

Česko-anglický dvojjazyčný valenční slovník online

We describe CzEngVallex, a bilingual English-Czech valency lexicon which aligns verbal valency frames and their arguments. It is based on a parallel Czech-English corpus, the Prague Czech-English Dependency Treebank, where for each occurrence of a verb, a reference to the underlying Czech and English valency lexicons is recorded. CzEngVallex then pairs the entries (verb senses) of the two lexicons, and allows for detailed studies of verb valency and argument structure in translation.  The CzEngVallex lexicon is now accessible online, and the demo will show all the possibilities for browsing and searching the lexicon and their examples from the PCEDT corpus.

V článku je popsán CzEngVallex, dvojjazyčný valenční slovník, který páruje valenční rámce a jejich členy. Je založen na parelelním česko-anglickém korpusu, konkrétně na Pražském česko-anglickém závislostním korpusu. V tomto korpusu je pro každý výskyt slovesa uveden odkaz na rámec v příslušném českém nebo anglickém valenčním slovníku. CzEngVallex pak přidává párování slovesných rámců a argumentů v nich. Umožňuje tak studium valence v kombinaci s překladem mezi češtinou a angličtinou. CzEngVallex je k dispozici veřejně online, a umožňuje prohlížení a základní prohledávání a zobrazení párovaných rámců a zároveň i konrétních příkladů z korpusu.

Eva Fučíková
Jan Hajič
Jana Šindlerová
Zdeňka Urešová


The volume of unstructured data is constantly increasing, the rise of Web 2.0 brings lots of texts created by the Internet users. Their comments are usually full of subjective opinions, emotions, evaluation... Why and how to use this data? Is it possible to categorize emotions automatically? A contribution from the area of sentiment analysis introduce methods and outputs of automatic emotion extraction with the emphasis on Czech data and business applications.

Objem nestrukturovaných dat stále roste, rozvoj Webu 2.0 přináší množství textů generovaných samotnými uživateli Internetu. Jejich příspěvky nezřídka obsahují subjektivní názory, emoce, hodnocení… K čemu a jak můžeme tato data použít? Je možné emoce v textu spolehlivě strojově třídit? Příspěvek z oblasti sentiment analysis představí metody a úspěchy automatické extrakce emocí z textu s důrazem na česká data a aplikace pro byznys.


On the Linguistic Structure of Emotional Meaning in Czech

K lingvistické struktuře emocionálního významu v češtině

This thesis has two main goals. First, we provide an analysis of language means
which together form an emotional meaning of written utterances in Czech. Second,
we employ the findings concerning emotional language in computational
applications.
We provide a systematic overview of lexical, morphosyntactic, semantic and
pragmatic aspects of emotional meaning in Czech utterances. Also, we propose
two formal representations of emotional structures within the framework of the
Prague Dependency Treebank and Construction Grammar.
Regarding the computational applications, we focus on sentiment analysis, i.e.
automatic extraction of emotions from text. We describe a creation of manually
annotated emotional data resources in Czech and perform two main sentiment
analysis tasks, polarity classification and opinion target identification on Czech
data. In both of these tasks, we reach the state-of-the-art results.

Dizertační práce má dva hlavní cíle. Za prvé přináší analýzu jazykových prostředků,
které společně formují emocionální význam psaných výpovědí v češtině. Za druhé
využívá zjištění týkající se emocionálního jazyka v komputačních aplikacích.
Podáváme systematický přehled lexikálních, morfosyntaktických, sémantických
a pragmatických aspektů emocionálního významu v českých výpovědích
a navrhujeme formální reprezentaci emocionálních struktur v rámci Pražského
závislostního korpusu a konstrukční gramatiky.
V oblasti komputačních aplikací se zaměřujeme na témata postojové analýzy,
tedy automatické extrakce emocí z textu. Popisujeme tvorbu ručně anotovaných
emocionálních zdrojů dat a řešíme dvě základní úlohy postojové analýzy, klasifikaci
polarity a identifikaci cíle hodnocení. V obou těchto úlohách dosahujeme
uspokojivých výsledků.


Expressing emotions in Czech: linguistic analysis and practical applications

Vyjadřování emocí v češtině: lingvistická analýza a praktické aplikace

The talk has two main goals. First, we provide an analysis of language means which together form an emotional meaning of written utterances in Czech. Second, we employ the findings concerning emotional language in computational
applications.

Přednáška má dva hlavní cíle. Za prvé předložíme analýzu lexikálních, morfosyntaktických, sémantických a pragmatických jazykových prostředků, které společně formují emocionální význam psaných výpovědí v češtině, a podáme návrh formální reprezentace emocionálních struktur. Za druhé se zaměříme na komputační aplikace, které zjištění týkající se emocionálního jazyka využívají. Budeme se věnovat tématům z oblasti postojové analýzy, tedy automatické extrakce emocí z textu. Popíšeme tvorbu ručně anotovaných emocionálních zdrojů dat a řešení dvou základních úloh postojové analýzy, klasifikace polarity a identifikace cíle hodnocení.


Multilingual Unsupervised Dependency Parsing with Unsupervised POS tags

Mnohojazyčný neřízený závislostní parsing s neřízenýmy POS tagy

In this paper, we present experiments with unsupervised dependency parser without using any part-of-speech tags learned from manually annotated data. We use only unsupervised word-classes and therefore propose fully unsupervised approach of sentence structure induction from a raw text. We show that the results are not much worse than the results with supervised part-of-speech tags.

V tomto článku popisujeme experimenty s neřízeným závislostním parsingem bez použití jakéhokoliv slovnědruhových kategorií naučených z manuálně označkovaných korpusů. Používáme pouze neřízeně naučené slovní třídy a prezentujeme tedy plně neřízenou syntaktickou analýzu věty z prostého textu Ukazuje se, že výsledky nejsou o mnoho horší, než ty, které využívají anotovaná data.


LiStr - Linguistic Structure Induction toolkit

LiStr - a toolkit for induction of linguistic structures without annotated corpora. This is the second version of the toolkit, released at December 2015. It comprises the tools and supporting scripts for induction of dependency trees from texts with already assigned part-of-speech tags. In this version, the delexicalized part-of-speech tag guesser is comprised. The UDPC was improved, now it may work with unsupervised word-classes and with universal-dependencies prior probabilities.

LiStr - Sada nástrojů pro odvození lingvistické struktury. Obsahuje nástroje a podpůrné skripty pro
indukci závislostních stromů z textu s přiřazenými tagy. V této verzi je navíc automatický odhadovač slovních druhů. Nástroj UDPC byl vylepšen, nyní umí pracovat i s neřízenými slovními třídami a s apriorními pravděpodobnostmi z kolekce korpusů "universal dependencies".


Using Parallel Texts and Lexicons for Verbal Word Sense Disambiguation

Použití paralelních textů a slovníků pro rozlišování významu sloves

We present a system for verbal Word Sense Disambiguation (WSD) that is able to exploit additional information from parallel texts and lexicons. It is an extension of our previous WSD method, which gave promising results but used only monolingual features. In the follow-up work described here, we have explored two additional ideas: using English-Czech bilingual resources (as features only - the task itself remains a monolingual WSD task), and using a 'hybrid' approach, adding features extracted both from a parallel corpus and from manually aligned bilingual valency lexicon entries, which contain subcategorization information. Albeit not all types of features proved useful, both ideas and additions have led to significant improvements for both languages explored.

Článek popisuje systém rozlišování významu sloves na základě paralelního korpusu a paralelního valenčího slovníku, který rovněž obsahuje informaci o párování významu sloves a jejich argumentů. Jedná se o rozšíření předchozí metody publikované v roce 2014. Metoda byla testována na angličtině i češtině a v obou případech dala signifikantně lepší výsledky než metoda předchozí.

Ondřej Dušek
Eva Fučíková
Jan Hajič
Martin Popel
Jana Šindlerová
Zdeňka Urešová


Training a Natural Language Generator From Unaligned Data

Trénování generátoru přirozeného jazyka s nezarovnanými daty

We present a novel syntax-based natural language generation system that is trainable from unaligned pairs of input meaning representations and output sentences. It is divided into sentence planning, which incrementally builds deep-syntactic dependency trees, and surface realization. Sentence planner is based on A* search with a perceptron ranker that uses novel differing subtree updates and a simple future promise estimation; surface realization uses a rule-based pipeline from the Treex NLP toolkit.
Our first results show that training from unaligned data is feasible, the outputs of our generator are mostly fluent and relevant.

Představujeme nový systém pro generování přirozeného jazyka založený na sytaxi, který je možné trénovat z nezarovnaných párů vstupních reprezentací významu a výstupních vět. Dělí se na větný plánovač, který inkrementálně staví hloubkově syntaktické závislostní stromy, a povrchový realizátor. Větný plánovač je založen na A* vyhledávání s perceptronovým rankerem, který používá nové updaty na základě odlišných podstromů a jednoduchý odhad budoucího potenciálu stromů; povrchová realizace je zajištěna pravidlovým systémem z prostředí Treex.
První výsledky ukazují, že trénování z nezarovnaných dat je možné, výstupy našeho generátoru jsou většinou plynulé a relevantní.


The TectoMT tree-to-tree machine translation system has been updated this year to support easier retraining for more translation directions. We use multilingual standards for morphology and syntax annotation and language-independent base rules. We include a simple, non-parametric way of combining TectoMT’s transfer model outputs.

Strojový překladač TectoMT byl během posledního roku vylepšen tak, aby umožňoval snadnější přidávání nových překladových jazykových párů.
K tomu se používají multilinguální standardy pro morfologickou a syntaktickou anotaci a také jazykově nezávislé moduly s pravidly.

Ondřej Dušek
Luís Gomes
Michal Novák
Martin Popel
Rudolf Rosa


Syntactic Structure of Czech Light Verb Constructions

Syntaktická struktura konstrukcí s českými funkčními slovesy

In this talk, the distribution of verbal and nominal valency complementations in the syntactic structure of light verb constructions is debated. Esp. principles governing the surface form of these constructions are proposed.

V tomto přípsěvku jsme se zabývali distribucí slovesných a jmenných valenčních doplnění v konstrucích s tzv. funkčními slovesy. Dále jsme vymezili principy, podle kterých je utvářena povrchověsyntaktická struktura věty s těmito slovesy.


At the Lexicon-Grammar Interface: The Case of Complex Predicates in the Functional Generative Description

Na rozhraní lexikonu a gramatiky: Komplexní predikáty ve Funkčním generativním popisu

Complex predicates with light verbs have
proven to be very challenging for syntactic
theories, particularly due to the tricky distribution of valency complementations of
light verbs and predicative nouns in their syntactic structure. We propose a theoretically adequate
and economical representation of complex
predicates  with  Czech  light  verbs  based
on a division of their description between
the lexicon and the grammar.  We demonstrate that a close interplay between these
two components makes the analysis of the
deep  and  surface  syntactic  structures  of
complex predicates reliable and efficient.

Komplexní predikáty s funkčními slovesy představují z hlediska syntaktického popisu problematický jev. Příspevěk se zabývá především distribucí valenčních doplnění funkčního slovesa a predikativního jména v syntaktické struktuře věty. Na základě syntaktické analýzy pak navrhuje teoreticky adekvátní a přitom ekonomické zachycení komplexních predikátů.


Complement agreement in Czech reflexive constructions

Shoda doplňku v reflexivních konstrukcích v češtině

In this paper, we deal with syntactic reflexivity. In this case, the reflexives represent the clitic forms of the reflexive pronoun expressing referential identity of the valency complementation realized in subject (usually of ACTor) and of the valency complementation lexically expressed by the given pronoun. This linguistic phenomenon is studied here especially in relation to the agreement of a surface syntactic complement (with the function of EFF or COMPL). We aim to demonstrate that the case of complement is rather determined by the meaning of the reflexive construction (as in non-reflexive structures) than by the distinction of the clitic vs. long form of the reflexives.

V příspěvku se zabýváme vlastní (syntaktickou) reflexivitou – tedy případy, kdy reflexiva se/si jsou klitickými tvary reflexivního zájmena, vyjadřujícího referenční totožnost aktantu v subjektové pozici (typicky Konatele děje) a aktantu vyjádřeného daným zájmenem. K diskusím o tom, zda reflexivní klitika se/si a po řadě jejich dlouhé tvary sebe/sobě u tzv. vlastních reflexiv plní ve větě stejnou funkci, chceme přispět analýzou jejich vlivu na kongruenci s povrchověsyntaktickým doplňkem uvozeným (zejména) výrazem jako. Předmětem naší argumentace jsou významové distinkce mezi reflexivními konstrukcemi vyplývající z rozdílů ve shodě doplňku a dále ověření, či vyvrácení obvyklého popisu, podle kterého rozdíl klitické a dlouhé formy reflexiva má vliv na udělování pádu doplňku.

Václava Kettnerová
Markéta Lopatková
Jarmila Panevová


B2SHARE: An Open eScience Data Sharing Platform

B2SHARE: Otevřená eScience platforma pro sdílení dat

Scientific data sharing is becoming an essential service for data driven science and can significantly improve the scientific process by making reliable, and trustworthy data available. Thereby reducing redundant work, and providing insights on related research and recent advancements. For data sharing services to be useful in the scientific process, they need to fulfill a number of requirements that cover not only discovery, and access to data. But to ensure the integrity, and reliability of published data as well. B2SHARE, developed by the EUDAT project, provides such a data sharing service to scientific communities. For communities that wish to download, install and maintain their own service, it is also available as software. B2SHARE is developed with a focus on user-friendliness, reliability, and trustworthiness, and can be customized for different organizations and use-cases. In this paper we discuss the design, architecture, and implementation of B2SHARE. We show its usefulness in the scientific process with some case studies in the biodiversity field.

Sdílení vědeckých dat se stalo pro data driven science základní službou a může vědecký výzkum zasadně zlepšit tím, že zpřístupní spolehlivá a důvěryhodná data. Aby byly takovéto služby pro sdílení vědeckých dat ve vědeckých procech použitelné a užitečné, musejí splnit řadu požadavků na vyhledatelnost a přístupnost dat. Služba B2SHARE vyvinutá v projektu EUDAT tyto požadavky plní pro řadu vědeckých oborů.

Sarah Berenji Ardestani
Carl Johan Håkansson
Erwin Laure
Ilja Livenson
Pavel Straňák
Emanuel Dima
Dennis Blommesteijn
Mark van de Sanden


SemEval 2015 Task 18: Broad-Coverage Semantic Dependency Parsing

Úloha 18 na SemEval 2015: Sémantická závislostní analýza se širokým pokrytím

Task 18 at SemEval 2015 defines Broad-Coverage Semantic Dependency Parsing (SDP) as the problem of recovering sentence-internal predicate-argument relationships for all content words, i.e. the semantic structure constituting the relational core of sentence meaning. In this task description, we position the problem in comparison to other language analysis sub-tasks, introduce and compare the semantic dependency target representations used, and summarize the task setup, participating systems, and main results.

Úloha 18 na SemEval 2015 definuje sémantickou závislostní analýzu (SDP) se širokým pokrytím jako problém nalezení vztahů mezi predikátem a jeho argumenty ve větě pro všechna plnovýznamová slova, tj. sémantické struktury, která představuje relační jádro významu věty. V tomto článku, který úlohu 18 představuje, zasazujeme tento problém do rámce dalších podúloh analýzy jazyka, představujeme a srovnáváme použité cílové reprezentace sémantických závislostí a shrnujeme zadání úlohy, informace o zúčastněných systémech, jakož i hlavní výsledky.

Stephan Oepen
Marco Kuhlmann
Yusuke Miyao
Daniel Zeman
Silvie Cinková
Dan Flickinger
Jan Hajič
Zdeňka Urešová


SHAMUS: UFAL Search and Hyperlinking Multimedia System

SHAMUS: ÚFAL Multimediálny vyhľadávací systém

SHAMUS (UFAL Search and Hyperlinking Multimedia System) is a system for an easy search and navigation in multimedia archives. The system consists of a text-based Search, an automatic selection of Anchoring segments and video-based retrieval of Hyperlinks.

The segments of the videos in a collection relevant to the user-typed query are provided by the Search component. The Anchoring component determines the most important segments of the videos. The beginnings of the most informative segments are marked in each video and the transcription of the beginning of each Anchoring segment is displayed. The segments topically related to each Anchoring segments (the Hyperlinks) are then retrieved. The list of the segments is generated on the fly for each Anchoring segment.  All three system components use Terrier IR Platform.

SHAMUS (ÚFAL Multimediálny vyhľadávací systém) je systém na jednoduché vyhľadávania a navigáciu v multimediálnych archívoch. Systém pozostáva z textového vyhľadávania, automatického výberu dôležitých segmentov a prepájania súvisiacich video segmentov.

Petra Galuščáková
Shadi Saleh
Pavel Pecina


Audio Information for Hyperlinking of TV Content

Využitie zvukovej informácie pri prepájaní príbuzných segmentov v televíznych programoch

In this paper, we explore the use of audio information in the retrieval of multimedia content. Specifically, we focus on linking similar segments in a collection consisting of 4,000 hours of BBC TV programmes. We provide a description of our system submitted to the Hyperlinking Sub-task of the Search and Hyperlinking Task in the MediaEval 2014
Benchmark, in which it scored best. We explore three automatic transcripts and compare them to available subtitles. We confirm the relationship between retrieval performance and transcript quality. The performance of the retrieval
is further improved by extending transcripts by metadata and context, by combining different transcripts, using the highest confident words of the transcripts, and by utilizing acoustic similarity.

V článku skúmame využitie zvukovej informácie pri vyhľadávaní multimediálneho obsahu. Konkrétne sa zaoberáme prepájaním príbuzných segmentov v kolekcii 4000 hodín televíznych programov BBC. V článku popisujeme náš systém použitý v úlohe Search and Hyperlinking v rámci Benchmarku MediaEval 2014, v ktorom dosiahol najlepšie výsledky. V článku ďalej skúmame tri automatické prepisy, porovnávame ich s titulkami a potvrdzujeme vzťah medzi kvalitou prepisov a kvalitou vyhľadávania. Kvalita vyhľadávania je ďalej vylepšená pomocou rozšírenia prepisov o metadáta a kontext, kombináciou rôznych prepisov, využitím najspoľahlivejších slov z prepisov a využitím akustickej podobnosti.


CUNI at MediaEval 2015 Search and Anchoring in Video Archives: Anchoring via Information Retrieval

CUNI na MediaEval 2015 Search and Anchoring in Video Archives: Riešenie úlohy Anchoring pomocou metód Information Retrieval

In the paper we deal with automatic detection of anchoring segments in a collection of TV programmes. The anchoring segments are intended to be further used as a basis for subsequent hyperlinking to another related video segments.
The anchoring segments are therefore supposed to be fetching for the users of the collection.  Using the hyperlinks, the users can easily navigate through the collection and find
more information about the topic of their interest.
We present two approaches, one based on metadata, the second one based on frequencies of proper names and numbers contained in the segments.  Both approaches proved to be helpful for different aspects of anchoring problem: the
segments which contain a large number of proper names and numbers are interesting for the users, while the segments most similar to the video description are highly informative.

V článku sa venujeme automatickej detekcii anchoring segmentov v kolekcii televíznych programov. Nájdené anchoring segmenty by mali byť ďalej použité pri následnom vyhľadávaní príbuzných segmentov v kolekcii. Anchoring segmenty by mali byť preto pútavé pre používateľov video kolekcie. S využitím linkov odkazujúcich z anchoring segmentov môžu užívatelia prechádzať kolekciu a nájsť ďalšie informácie, ktoré ich zaujímajú. V článku popisujeme dva prístupy - jeden založený na metadatách, druhý na frekvencii vlastných mien a čísloviek nachádzajúcich sa v segmente.


Polysemy and Synonymy in Syntactic Dependency Networks

Polysémie a synonymie v závislostních syntaktických sítích

The relationship between two important semantic properties (polysemy and synonymy) of language and one of the most fundamental syntactic network properties (a degree of the node) is observed. Based on the synergetic theory of language, it is hypothesized that a word which occurs in more syntactic contexts, i.e. it has a higher degree, should be more polysemous and have more synonyms than a word which occurs in less syntactic contexts, i.e. it has a lesser degree. Six languages are used for hypotheses testing and, tentatively, the hypotheses are corroborated. The analysis of syntactic dependency networks presented in this study brings a new interpretation of the well-known relationship between frequency and polysemy (or synonymy).

V článku je zkoumán vztah mezi
dvěma důležitými semantickými vlastnostmi jazyka (polysémií a synonymií) a jednou ze základních vlastností syntaktických sítí (stupňem uzlu). Na základě synergické teorie jazyka je předpokládáno, že slovo, které se objevuje ve více syntaktických kontextech, tzn. má větší stupeň,  by mělo být více polysémní a mít více synonym než slovo, které se objevuje v méně kontextech. Pro testování hypotézy je použito šest jazyků. Analýza syntakticky-závislostních sítí předložená v této studii přináší novou interpretaci známého vztahu mezi frekvencí a polysémii (nebo synonymií).

Radek Čech
Ján Mačutek
Zdeněk Žabokrtský
Aleš Horák