DeriNet is a lexical network which models derivational relations in the lexicon of Czech. Nodes of the network correspond to Czech lexemes, while edges represent word-formational relations between a derived word and its base word / words. The present version, DeriNet 2.1, contains 1,039,012 lexemes (sampled from the MorfFlex CZ 2.0 dictionary) connected by 782,814 derivational, 50,533 orthographic variant, 1,952 compounding, 295 univerbation and 144 conversion relations.
Compared to the previous version, version 2.1 contains annotations of orthographic variants, full automatically generated annotation of affix morpheme boundaries (in addition to the roots annotated in 2.0), 202 affixoid lexemes serving as bases for compounding, annotation of corpus frequency of lexemes, annotation of verbal conjugation classes and a pilot annotation of univerbation. The set of part-of-speech tags was converted to Universal POS from the Universal Dependencies project.

DeriNet je lexikální síť, která modeluje derivační vztahy ve slovníku češtiny. Uzly sítě odpovídají českým lexémům, zatímco hrany představují slovotvorné vztahy mezi odvozeným slovem a jeho základním slovem / slovy. Současná verze, DeriNet 2.1, obsahuje 1 039 012 lexemes (extrahovány ze slovníku MorfFlex CZ 2.0) spojených 782 814 derivačními relacemi, 50 533 ortografickými variantami, 1 952 vztahů skládání, 295 univerbizačními vztahy a 144 konverzními vztahy.
Ve srovnání s předchozí verzí obsahuje verze 2.1 anotace ortografických variant, plně automaticky generovanou anotaci hranic afixů (kromě kořenů anotovaných v 2.0), 202 affixoidů sloužících jako základ pro skládání, anotaci četností lexémů z korpusů, anotaci slovesných tříd a pilotní anotaci univerbace. Sada tagů pro slovní druhy byla převedena na Universal POS z projektu Universal Dependencies.

Jonáš Vidra
Zdeněk Žabokrtský
Lukáš Kyjánek
Magda Ševčíková
Šárka Dohnalová
Emil Svoboda
Jan Bodnár


Splitting and Identifying Czech Compounds: A Pilot Study

Splitting a identifikace českých kompozit: pilotní studie

We present pilot experiments on splitting and identifying Czech compound words. We created
an algorithm measuring the linguistic similarity of two words based on finding the shortest
path through a matrix of mutual estimated correspondences between two phonemic strings.
Additionally, a neural compound-splitting tool (Czech Compound Splitter) was implemented
by using the Marian Neural Machine Translator framework, which was trained on a data set
containing 1,164 hand-annotated compounds and about 280,000 synthetically created compounds.
In compound splitting, the first solution achieved an accuracy of 28% and the second solution
achieved 54% on a separate validation data set. In compound identification, the Czech Compound
Splitter achieved an accuracy of 91%.

Představujeme pilotní experimenty na dělení a identifikaci českých složených slov. Vytvořili jsme algoritmus měřící jazykovou podobnost dvou slov založený na nalezení nejkratšího
cesta skrze matici vzájemných odhadovaných korespondencí mezi dvěma fonologicky přepsanými řetězci.
Dále jsme vytvořili nástroj pro splitting neboli dělení složených slov (Czech Compound Splitter) pomocí frameworku Marian Neural Machine Translator, který byl vytrénován na datové sadě obsahující 1 164 ručně anotovaných sloučenin a zhruba 280 000 synteticky vytvořených kompozit. Ve splittingu kompozit dosáhlo první řešení přesnosti 28 % a druhé řešení 54 % na validačním datové sadě. V úloze identifikace kompozit dosáhl Czech Compound Splitter přesnosti 91%.


Findings of the WMT Shared Task on Machine Translation Using Terminologies.

Závěry úlohy strojového překladu pomocí terminologií na WMT

Language  domains  that  require  very  carefuluse of terminology are abundant and reflect asignificant part of the translation industry.  Inthis work we introduce a benchmark for eval-uating the quality and consistency of terminol-ogy translation, focusing on the medical (andCOVID-19  specifically)  domain  for  five  lan-guage pairs:  English to French, Chinese, Rus-sian,  and  Korean,  as  well  as  Czech  to  Ger-man.   We  report  the  descriptions  and  resultsof  the  participating  systems,  commenting  onthe  need  for  further  research  efforts  towardsboth more adequate handling of terminologiesas  well  as  towards  a  proper  formulation  andevaluation of the task.

Jazykové domény vyžadující velmi pečlivé používání terminologie jsou hojné a odrážejí významnou část překladatelského průmyslu. V této práci představujeme metriku pro hodnocení kvality a konzistentnosti překladu terminologie se zaměřením na lékařskou (a konkrétně COVID-19) doménu pro pět jazykových párů: angličtinu do francouzštiny, čínštiny, ruštiny a korejštiny, a dále češtinu do němčiny. Uvádíme popisy a výsledky zúčastněných systémů, vyjadřujeme nutnost dalšího výzkumu jak pro adekvátnější zacházení s terminologií, tak pro správnou formulaci a vyhodnocení úlohy.

Md Mahfuz ibn Alam
Ivana Kvapilíková
Antonios Anastasopoulos
Laurent Besacier
Georgiana Dinu
Marcello Federico
Matthias Gallé
Philipp Koehn
Vassilina Nikoulina
Kweon Woo Jung


Coreference meets Universal Dependencies – a pilot experiment on harmonizing coreference datasets for 11 languages

Setkání koreference a Universal Dependencies – pilotní experiment s harmonizací koreferenčních korpusů pro 11 jazyků

We describe a pilot experiment aimed at harmonizing diverse data resources that contain coreference-related annotations. We converted 17 existing datasets for 11 languages into a common annotation scheme based on Universal Dependencies, and released a subset of the resulting collection publicly under the name CorefUD 0.1 via the LINDAT-CLARIAH-CZ repository (http://hdl.handle.net/11234/1-3510).

Popisujeme pilotní experiment zaměřený na harmonizaci různorodých datových zdrojů, které obsahují anotace související s koreferencí. Převedli jsme 17 existujících korpusů 11 jazyků do společného anotačního schématu, založeného na Universal Dependencies, a zveřejnili jsme podmnožinu této kolekce pod názvem CorefUD 0.1 v repozitáři LINDAT-CLARIAH-CZ (http://hdl.handle.net/11234/1-3510).

Anna Nedoluzhko
Michal Novák
Martin Popel
Zdeněk Žabokrtský
Daniel Zeman


CorefUD is a collection of previously existing datasets annotated with coreference, which we converted into a common annotation scheme. In total, CorefUD in its current version 0.1 consists of 17 datasets for 11 languages.

CorefUD je kolekce existujících korpusů s anotací koreference, které jsme převedli na jednotné anotační schéma. Ve své současné verzi 0.1 CorefUD celkem obsahuje 17 korpusů pro 11 jazyků.


CorefUD is a collection of previously existing datasets annotated with coreference, which we converted into a common annotation scheme. In total, CorefUD in its current version 0.2 consists of 17 datasets for 11 languages, and compared to the version 0.1, the automatic morpho-syntactic annotation has improved.

CorefUD je kolekce existujících korpusů s anotací koreference, které jsme převedli na jednotné anotační schéma. Ve své současné verzi 0.2 CorefUD celkem obsahuje 17 korpusů pro 11 jazyků a v porovnání s verzí 0.1 obsahuje kvalitnejší automatickou morfo-syntaktickou anotaci.


Is one head enough? Mention heads in coreference annotations compared with UD-style heads

Stačí jedna hlava? Hlavy zmínek v anotacích koreference ve srovnání s hlavami podle UD

We present an empirical study that compares mention heads as annotated manually in four coreference datasets (for Dutch, English, Polish, and Russian) on one hand, with heads induced from dependency trees parsed automatically, on the other hand.

Předkládáme empirickou studii, která srovnává hlavy zmínek anotovaných ručně ve čtyřech koreferenčních datových sadách (pro nizozemštinu, angličtinu, polštinu a ruštinu) na jedné straně a hlavy vyplývající z automaticky predikovaných závislostních syntaktických stromů na straně druhé.


ARGUABLY @ AI Debater-NLPCC 2021 Task 3: Argument Pair Extraction from Peer Review and Rebuttals

ARGUABLY @ AI Debater-NLPCC 2021 Úkol 3: Argument Párová extrakce z recenze a rozborů

This paper describes our participating system run to the argumentative text understanding shared task for AI Debater at NLPCC 2021 (http://www.fudan-disc.com/sharedtask/AIDebater21/tracks.html). The tasks are motivated towards developing an autonomous debating system. We make an initial attempt with Track-3, namely, argument pair extraction from peer review and rebuttal where we extract arguments from peer reviews and their corresponding rebuttals from author responses. Compared to the multi-task baseline by the organizers, we introduce two significant changes: (i) we use ERNIE 2.0 token embedding, which can better capture lexical, syntactic, and semantic aspects of information in the training data, (ii) we perform double attention learning to capture long-term dependencies. Our proposed model achieves the state-of-the-art results with a relative improvement of 8.81% in terms of F1 score over the baseline model. We make our code available publicly at https://github.com/guneetsk99/ArgumentMining_SharedTask. Our team ARGUABLY is one of the third prize-winning teams in Track 3 of the shared task.

Tento dokument popisuje náš systém účasti na argumentačním textu chápajícím sdílený úkol pro AI Debater na NLPCC 2021 (http://www.fudan-disc.com/sharedtask/AIDebater21/tracks.html). Úkoly jsou motivovány k rozvoji autonomního diskusního systému. Počáteční pokus provedeme s trackem-3, konkrétně extrakcí argumentačních dvojic z recenzního posudku a vyvrácením, kdy extrahujeme argumenty z recenzního posudku a jejich odpovídající vyvrácení z autorových odpovědí. Ve srovnání s víceúkolovou základnou organizátorů zavádíme dvě významné změny: i) používáme vkládání tokenu ERNIE 2.0, které dokáže lépe zachytit lexikální, syntaktické a sémantické aspekty informací v tréninkových datech, ii) provádíme dvojí učení pozornosti, abychom zachytili dlouhodobé závislosti. Náš navrhovaný model dosahuje nejmodernějších výsledků s relativním zlepšením skóre F1 o 8,81% oproti základnímu modelu. Náš kód zveřejníme na adrese https://github.com/guneetsk99/ArgumentMining_SharedTask. Náš tým ARGUABLY je jedním z třetích oceněných týmů v Tracku 3 společného úkolu.

Guneet Singh Kohli
Prabsimran Kaur
Muskaan Singh
Tirthankar Ghosal
Prashant Singh Rana


WMT21 překladový model pro systém Marian (ca-oc)

Marian NMT model for Catalan to Occitan translation. The model was submitted to WMT'21 Shared Task on Multilingual Low-Resource Translation for Indo-European Languages as a CUNI-Primary system for Catalan to Occitan.

Překladový model z katalánštiny do okcitánštiny pro systém Marian.


WMT21 Marian translation models (ca-ro,it,oc)

WMT21 překladový model pro systém Marian (ca-ro,it,oc)

Marian multilingual translation model from Catalan into Romanian, Italian and Occitan. This model is an updated version (trained for 2.1M updates) of the model submitted to WMT'21 Shared Task on Multilingual Low-Resource Translation for Indo-European Languages as a CUNI-Primary system for Catalan to Romanian and Italian (trained for 430k updates).

Vícejazyčný překladový model z katalánštiny do rumunštiny, italštiny a okcitánštiny pro systém Marian.


End-to-End Lexically Constrained Machine Translation for Morphologically Rich Languages

Ucelený strojový překlad s lexikálními omezeními pro mofrologicky bohaté jazyky

Lexically constrained machine translation allows the user to manipulate the output sentence by enforcing the presence or absence of certain words and phrases. Although current approaches can enforce terms to appear in the translation, they often struggle to make the constraint word form agree with the rest of the generated output. Our manual analysis shows that 46% of the errors in the output of a baseline constrained model for English to Czech translation are related to agreement. We investigate mechanisms to allow neural machine translation to infer the correct word inflection given lemmatized constraints. In particular, we focus on methods based on training
the model with constraints provided as part of the input sequence. Our experiments on the English-Czech language pair show that this approach improves the translation of constrained
terms in both automatic and manual evaluation
by reducing errors in agreement. Our approach
thus eliminates inflection errors, without introducing new errors or decreasing the overall
quality of the translation.

Lexikálně omezený strojový překlad umožňuje uživateli manipulovat s výstupní větou vynucením přítomnosti nebo nepřítomnosti určitých slov a frází. Přestože současné přístupy dokáží vynutit, aby se v překladu objevily specifikované termíny, často se snaží, aby povrchová forma omezeného slova souhlasila se zbytkem vygenerovaného výstupu. Ruční analýza ukazuje, že 46% chyb ve výstupu základního omezeného modelu překladu z angličtiny do češtiny souvisí s gramatickou shodou. Zkoumáme mechanismy, které umožňují neuronových strojový překlad k určení správné inflexe omezujících slov specifikovaných pomocí lemmat. Zaměřujeme se zejména na metody založené na tréninku modelu s omezeními, které jsou součástí vstupu. Naše experimenty na anglicko-českém jazykovém páru ukazují, že tento přístup zlepšuje překlad s omezením pomocí termínů a to jak v automatickém i ručním hodnocení, snížením počtu chyb v gramatické shodě. Náš přístup
tak odstraňuje inflexní chyby, aniž by zaváděl nové chyby nebo snižoval celkovou
kvalitu překladu.

Josef Jon
João Paulo de Souza Aires
Dušan Variš
Ondřej Bojar


CUNI systems for WMT21: Multilingual Low-Resource Translation for Indo-European Languages Shared Task

Systémy UK pro WMT21: Vícejazyčný překlad indoeurópskych jazyků s nedostatečnými zdroji

This paper describes Charles University submission for  Multilingual Low-Resource Translation for Indo-European Languages shared task at WMT21. We competed in translation from Catalan into Romanian, Italian and Occitan. Our systems are based on shared multilingual model. We show that using joint model for multiple similar language pairs improves upon translation quality in each pair. We also demonstrate that chararacter-level bilingual models are competitive for very similar language pairs (Catalan-Occitan) but less so for more distant pairs. We also describe our experiments with multi-task learning, where aside from a textual translation, the models are also trained to perform grapheme-to-phoneme conversion.

Článek popisuje příspěvek Univerzity Karlovy do soutěže ve vícejazyčném překladu indoeurópskych jazyků s nedostatečnými zdroji na konferenci WMT21.

Josef Jon
Michal Novák
João Paulo de Souza Aires
Dušan Variš
Ondřej Bojar


CUNI systems for WMT21: Terminology translation Shared Task

Systémy UK pro WMT21: Překlad terminologie

This  paper  describes  Charles  University  submission for Terminology translation Shared Task at WMT21.  The objective of this task is to design a system which translates certain terms based on a provided terminology database, while preserving high overall translation quality. We competed in English-French language pair. Our approach is based on providing the desired translations alongside the input sentence and  training the model to use these provided terms. We lemmatize the terms both during the training and inference, to allow the model to learn how to produce correct surface forms of the words, when they differ from the forms provided in the terminology database. Our submission ranked second in Exact Match metric which evaluates the ability of the model to produce desired terms in the translation.

Článek popisuje příspěvek Univerzity Karlovy do soutěže v překladu terminologie na konferenci WMT21.


CUNI-MTIR at COVID-19 MLIA @ Eval Task 3

Tým CUNI-MTIR v soutěži COVID-19 MLIA @ Eval Task 3

This paper describes the participation of our team (CUNIMTIR) in the COVID-19 MILA Machine Translation (MT) task. We present our implementation of four systems (English into French, German, Swedish and Spanish) in both constrained and unconstrained settings. We employ the Marian implementation of the Transformer model to train the constrained systems in the given training data (MLIA MT parallel data), while in the unconstrained systems, we use external medicaldomain training data for the base models and then fine-tune those models using MLIA MT data

Tento článek popisuje účast týmu CUNI-MTIR v soutěži COVID-19 MLIA @ Eval Task 3.

Shadi Saleh
Hashem Sellat
Hadi Abdi Khojasteh
Pavel Pecina


CUNI-MTIR at COVID-19 MLIA @ Eval Task 2

Tým CUNI-MTIR v soutěži COVID-19 MLIA @ Eval Task 2

The multi-lingual search task in MLIA Community Effort aims at improving
COVID-19 related information access for searchers in multi-lingual settings [3].
We choose in our participation to build a monolingual system where we index
the provided English documents and use the English queries for retrieval (monolingual system) then we design five runs in the monolingual settings.
As for the bilingual task, we design five runs where the documents are in English, and the queries are translated into English following the query-translation
approach.

Tento článek popisuje účast týmu CUNI-MTIR v soutěži COVID-19 MLIA @ Eval Task 2.

Shadi Saleh
Hadi Abdi Khojasteh
Hashem Sellat
Pavel Pecina


Can AI create works of art? Music, painting, literature, film, theatre? Or something completely new? Can a neural net stir emotions? Engage the machines in the creation along with the THEaiTRE challenge guarantor.

Dokáže AI tvořit umělecká díla? Hudbu, malířství, literaturu, film, divadlo? Nebo něco úplně nového? Dokáže neuronová síť vzbudit emoce? Zapojte stroje do tvorby spolu s garantem výzvy THEaiTRE.

Tomáš Studeník
Rudolf Rosa
Tomáš Musil
David Košťák
Martina Kinská


Representations of Meaning in Neural Networks for NLP: a Thesis Proposal

Reprezentace významu v neuronových sítích pro NLP

Neural networks are the state-of-the-art method of machine learning for many problems in NLP. Their success in machine translation and other NLP tasks is phenomenal, but their interpretability is challenging. We want to find out how neural networks represent meaning. In order to do this, we propose to examine the distribution of meaning in the vector space representation of words in neural networks trained for NLP tasks. Furthermore, we propose to consider various theories of meaning in the philosophy of language and to find a methodology that would enable us to connect these areas.

Neuronové sítě jsou nejmodernější metodou strojového učení pro mnoho problémů v NLP. Jejich úspěch ve strojovém překladu a dalších úlohách NLP je fenomenální, ale jejich interpretovatelnost je náročná. Chceme zjistit, jak neuronové sítě reprezentují význam. Za tímto účelem navrhujeme prozkoumat rozložení významu ve vektorovém prostoru reprezentace slov v neuronových sítích trénovaných pro úlohy NLP. Dále navrhujeme zvážit různé teorie významu ve filosofii jazyka a najít metodologii, která by nám umožnila tyto oblasti propojit.


Shades of BLEU, Flavours of Success: The Case of MultiWOZ

Odstíny BLEU, příchutě Success: případ MultiWOZ

The MultiWOZ dataset (Budzianowski et al.,2018) is frequently used for benchmarking context-to-response abilities of task-oriented dialogue systems. In this work, we identify inconsistencies in data preprocessing and reporting of three corpus-based metrics used on this dataset, i.e., BLEU score and Inform & Success rates. We point out a few problems of the MultiWOZ benchmark such as unsatisfactory preprocessing, insufficient or under-specified evaluation metrics, or rigid database. We re-evaluate 7 end-to-end and 6 policy optimization models in as-fair-as-possible setups, and we show that their reported scores cannot be directly compared. To facilitate comparison of future systems, we release our stand-alone standardized evaluation scripts. We also give basic recommendations for corpus-based benchmarking in future works.

Dataset MultiWOZ (Budzianowski et al.,2018) je často užíván na poměřování schopností generovat odpověď z kontextu v případě dialogových systému zaměřených na úkoly. V této práci identifikujeme nekonzistence v předzpracování dat a reportování tří metrik založených na evaluačním korpusu, tj., BLEU skóre, míry Inform a míry Success, v kontextu tohoto datasetu. Poukazujeme na několik problémů benchmarku MultiWOZ jako je neuspokojivé předzpracování dat, nedostatečné nebo nedostatečně specifikované evaluační metriky, nebo neohebná databáze. Ve spravedlivých podmínkách jsme znovu vyhodnotili 7 end-to-end a 6 policy optimization modelů a ukázali jsme, že jejich původně reportovaná skóre nemohou být přímo srovnávána. Abychom ulehčili porovnávání budoucích systémů, zveřejňujeme naše soběstačné standardizované evaluační skripty. Rovněž dáváme základní doporučení pro budoucí vyhodnocování založená na evaluačním korpusu.


Overview of the Second Workshop on Scholarly Document Processing

Přehled druhého semináře o zpracovávání dokumentů v oblasti vědy

With the ever-increasing pace of research
and high volume of scholarly communication,
scholars face a daunting task. Not only must
they keep up with the growing literature in
their own and related fields, scholars increasingly also need to rebut pseudo-science and
disinformation. These needs have motivated
an increasing focus on computational methods for enhancing search, summarization, and
analysis of scholarly documents. However, the
various strands of research on scholarly document processing remain fragmented. To reach
out to the broader NLP and AI/ML community, pool distributed efforts in this area, and
enable shared access to published research, we
held the 2nd Workshop on Scholarly Document Processing (SDP) at NAACL 2021 as a
virtual event (https://sdproc.org/2021/). The
SDP workshop consisted of a research track,
three invited talks and three Shared Tasks
(LongSumm 2021, SCIVER and 3C). The program was geared towards NLP, information retrieval, and data mining for scholarly documents, with an emphasis on identifying and
providing solutions to open challenges.

Se stále rostoucím tempem výzkumu
a velký objem vědecké komunikace,
stipendisty čeká nelehký úkol. Nejen musí
udržují krok s rostoucí literaturou v
svých vlastních a souvisejících oborů, musí vědci stále častěji také vyvracet pseudovědu a
dezinformace. Tyto potřeby motivovaly
rostoucí zaměření na výpočetní metody pro zlepšení vyhledávání, sumarizace a
analýzy odborných dokumentů. Nicméně
různé oblasti výzkumu vědeckého zpracování dokumentů zůstávají roztříštěné. K dosažení
širší komunitě NLP a AI/ML, společné úsilí v této oblasti a
umožnit sdílený přístup k publikovanému výzkumu, my
uspořádal 2. seminář o zpracovávání dokumentů (SDP) v rámci programu NAACL 2021 jako
virtuální událost (https://sdproc.org/2021/). The
SDP workshop sestával z výzkumné dráhy,
tři pozvané rozhovory a tři sdílené úkoly
(LongSumm 2021, SCIVER a 3C). Program byl zaměřen na NLP, získávání informací a dolování dat pro vědecké dokumenty s důrazem na identifikaci a
řešení otevřených výzev.

Iz Beltagy
Arman Cohan
Guy Feigenblat
Dayne Freitag
Tirthankar Ghosal
Keith Hall
Drahomira Hermannova
Petr Knoth
Kyle Lo
Philipp Mayr
Robert Patton
Michal Shmueli-Scheuer
Anita De-Waard
Kuansan Wang
Lucy Lu Wang


When a robot writes a play, it has an unwanted sense of humor and thinks about sex a lot

Když robot píše hru, má nechtěný smysl pro humor a dost myslí na sex

The Švandovo Theatre is about to premiere the first Czech play, the dialogue of which was "written" by an artificial intelligence. "AI: When a robot writes a play" was created in collaboration with the Faculty of Mathematics and Physics of Charles University and commemorates a century since the release of the play R.U.R. by Karel Čapek, in which the word "robot" was first mentioned.

Švandovo divadlo chystá premiéru první české hry, jejíž dialogy „napsala“ umělá inteligence. Inscenace AI: Když robot píše hru vznikla ve spolupráci s Matematicko-fyzikální fakultou Univerzity Karlovy a připomíná sto let od uvedení hry R.U.R. od Karla Čapka, v níž slovo „robot“ poprvé zaznělo.

Martin Tyburec
Rudolf Rosa
David Košťák
Ondřej Dušek
Daniel Hrbek


Describing our experience from the coordination of the EU project ELITR for grant applicants.

Seznámení uchazečů o různé projekty našimi zkušenostmi s koordinací projektu ELITR.


Ukázka překladače ELITR na letní škole LCT

I presented the research project ELITR and the state of the art in machine translation and speech translation.

Představil jsem výzkumný projekt ELITR a současný stav poznání v oblasti strojového překladu a překladu mluvené řeči.


Multi-Lingual MT Research at ÚFAL, Charles University

Výzkum mnohojazyčného překladu na ÚFALu, Univerzita Karlova

A brief description of two applied projects, ELITR and Bergamot, and one basic research project NEUREM3, run at UFAL

Představení dvou aktuálních aplikovaných projektů ELITR a Bergamot a projektu základního výzkumu NEUREM3, realizovaných na ÚFALu.


Computational linguistics: machine translation and interpreting

Počítačová lingvistika: strojové překlady a tlumočení

I presented the area of computational linguitics with a focus on the paradigm change brought by neural networks, in articular in the application area of machine translation and interpreting.

Představil jsem obor počítačové lingvistiky s důrazem na změnu paradigmatu zavedením neuronových sítí, zejména v oblasti strojového překladu a tlumočení.


A presentation for students of translation studies and interpretring.

Příspěvek na semináři pro studenty překladatelství a zejména tlumočnictví.


ELITR Multilingual Live Subtitling: Demo and Strategy

Simultánní mnohojazyčné titulkování projektu ELITR: Demo a strategie

This paper presents an automatic speech translation system aimed at live subtitling of conference presentations. We describe the overall architecture and key processing components. More importantly, we explain our strategy for building a complex system for end-users from numerous individual components, each of which has been tested only in laboratory conditions. The system is a working prototype that is routinely tested in recognizing English, Czech, and German speech and presenting it translated simultaneously into 42 target languages.

542 / 5000
Translation results
Tento článek představuje systém automatického překladu řeči zaměřený na živé titulkování konferenčních prezentací. Popisujeme celkovou architekturu a klíčové komponenty zpracování. Důležitější je, že vysvětlujeme naši strategii budování komplexního systému pro koncové uživatele z mnoha jednotlivých komponent, z nichž každá byla testována pouze v laboratorních podmínkách. Systém je funkčním prototypem, který je rutinně testován v rozpoznávání anglické, české a německé řeči a současně je prezentován přeložený do 42 cílových jazyků.

Ondřej Bojar
Dominik Macháček
Sangeet Sagar
Otakar Smrž
Jonáš Kratochvíl
Peter Polák
Ebrahim Ansari
Mohammad Mahmoudi
Rishu Kumar
Dario Franceschini
Chiara Canton
Ivan Simonini
Thai-Son Nguyen
Felix Schneider
Sebastian Stüker
Alex Waibel
Barry Haddow
Rico Sennrich
Philip Williams


Operating a Complex SLT System with Speakers and Human Interpreters

Provoz komplexního systému pro překlad mluvené řeči s řečníky a tlumočníky

The paper describes the practical experience from testing our complex system translating from the speech of speakers and interpreters.

Příspěvek popisuje praktické zkušenosti z testování systému pro simultánní překlad mluvené řeči z projevu řečníků a tlumočníků.

Ondřej Bojar
Vojtěch Srdečný
Rishu Kumar
Otakar Smrž
Felix Schneider
Barry Haddow
Phil Williams
Chiara Canton


This machine translation test set contains 2223 Czech sentences collected within the FAUST project (https://ufal.mff.cuni.cz/grants/faust, http://hdl.handle.net/11234/1-3308). Each original (noisy) sentence was normalized (clean1 and clean2) and translated to English independently by two translators.

Tato testovací sada strojového překladu obsahuje 2223 českých vět shromážděných v rámci projektu FAUST (https://ufal.mff.cuni.cz/grants/faust, http://hdl.handle.net/11234/1-3308). Každá původní věta obsahující šum byla normalizována (clean1 a clean2) a nezávisle na sobě přeložena do angličtiny dvěma překladateli.

Jan Hajič
David Mareček
Eva Fučíková
Silvie Cinková
Jan Štěpánek
Marie Mikulová
Martin Popel


On selected types of deverbative adjectives in Czech (in comparison with Russian)

K vybraným typům deverbativních adjektiv v češtině (ve srovnání s ruštinou)

Selected Czech adjectives derived from the verbs by the suffix -lý are analyzed and compared with the other types of deverbal adjectives and their mutual interchanges are presented in comparison with their independent meanings. The Russian system of deverbal adjectives is briefly demonstrated as to their position different from Czech system.

Ve stati se analyzují na základě korpusových dat vybraná adjektiva tvořená od sloves příponou -lý a porovnávají se s dalšími typy slovesných adjektiv adjektiv z hlediska vzájemné zaměnitelnosti a významových rozdílů.


A survey into Czech word formation: verbs formed from verbs or verbs formed from nouns?

Sonda do české slovotvorby: Substantiva utvořená od sloves nebo slovesa utvořená od substantiv?

The study deals with a topic in Czech word formation, namely with the determination of the direction of formation in pairs of a suffixless noun and a related verb (e.g. skok "jump" - skočit "to jump", sůl "salt" - solit "to salt"). While corpus frequency is an unreliable criterion due to formal-meaning asymmetries and meaning shifts, alternations in the prefix and root morphemes of the studied nouns and verbs, as well as the way of formation of the aspectual counterparts, are useful clues - the latter criterion can be applied to both domestic and foreign verbs, including neologisms.

Studie se zabývá tématem z české slovotvorby, konkrétně stanovenám směru tvoření ve dvojicích bezpříponového substantiva a příbuzného slovesa (např. skok - skočit, sůl - solit). Hledá kritéria, která by směr tvoření v těchto dvojicích pomohla určit. Zatímco korpusová frekvence je z důvodu formálně-významových asymetrií a významových posunů kritériem nespolehlivým, užitečným vodítkem jsou alternace v předponových i kořenných morfémech zkoumaných substantiv a sloves a také způsob tvoření vidových protějšků – toto kritérium se dá aplikovat na slovesa domácí i cizí, včetně neologismů.


A Few Remarks on Word Order and Topic-Focus Articulation in the ligtht of an English-Czech parallel corpus

Několik poznámek ke slovosledu a aktuálnímu členění ve světle anglicko-českého paralelního korpusu

In this paper, we study the relationship between word order and topic-focus articulation in comparison of English and Czech, namely in two areas: the position of proverbial determinations of time and place in the focal part of a sentence and the semantic range of particles called focalizers. We used the material of an annotated parallel English-Czech corpus (PCEDT).

V příspěvku sledujeme vztah slovosledu a aktuálního členění ve srovnání angličtiny s češtinou, a to ve dvou oblastech: umístění příslovečných určení času a místa v  ohniskové části věty a sémantického dosahu částic zvaných fokalizátory. Materiálem nám byl anotovaný paralelní korpus anglicko–český (PCEDT).

Eva Hajičová
Jiří Mírovský
Barbora Štěpánková


Open Science and FAIR aspects in the LINDAT/CLARIAH-CZ repository

Aspekty Open Science a FAIR v repozitáři LINDAT/CLARIAH-CZ

Introducing the functionality of the LINDAT/CLARIAH-CZ repository, that is, mainly CLARIN/Dspace, which supports the principles of Open Science, primarily the so-called FAIR principles.

Představení funkcionality repozitáře LINDAT/CLARIAH-CZ, tedy hlavně CLARIN/Dspace, která podporuje principy Open Science, v první řadě tzv. FAIR principy.


Why and how the LINDAT data repository integrates services supporting and using direct data citation.

Proč a jakým způsobem integruje datový repozitář LINDATu služby podporující a využívající přímé citování dat.


Information about the central repository of LINDAT/CLARIAH-cz, especially in terms of FAIR aspects

Informace o centrálním repozitáři LINDAT/CLARIAH-cz, obzvláště z hlediska FAIR aspektů


LINDAT/CLARIAH-CZ: Subject-specific repository not only for language data

LINDAT/CLARIAH-CZ: Oborový repozitář nejen pro jazyková data

The benefits of data publishing, especially with high-quality certrified repositories well integrated with other infrastructure.

Přinosy zveřejňování dat, obzvláště pomocí kvalitních certrifikovaných repozitářů dobře integrovaných s další infrastrukturou.


LINDAT/CLARIAH-CZ: field-specific repository for not only language data

LINDAT/CLARIAH-CZ: oborový repozitář nejen pro jazyková data

We will present a repository for language data and other data primarily from the humanities. The repository is operated by the large research infrastructure (LRI) LINDAT/CLARIAH-CZ and allows for easy, safe and long-term preservation, sharing and direct quoting of scientific data. We have expanded the repository by our own development to include a module that allows data to assign any license and sign this, if necessary, online. We will briefly explain why such a solution is necessary. We also address FAIR aspects of the repository, and why it is far better to store our research data with us than to share it with our own website and other ad hoc methods.

The repository also includes a solution for selecting the most open possible license for the data: Public License Selector. The user answers questions when saving data, navigating it through a maze of public licenses to the most appropriate option for the data or software they want to share.

The two connected solutions we will present are open source, developed publicly under LRI LINDAT/CLARIAH-CZ (https://github.com/ufal/clarin-dspace, https://github.com/ufal/public-license-selector) and used in a variety of installations across Europe.

Představíme repozitář pro jazyková data a jiná data primárně z humanitních oborů. Repozitář je provozován velkou výzkumnou infrastrukturou (VVI) LINDAT/CLARIAH-CZ a umožňuje snadné, bezpečné a dlouhodobé uchování, sdílení a přímé citování vědeckých dat. Repozitář jsme vlastním vývojem rozšířili o modul, který umožňuje datům přiřadit libovolnou licenci a tuto případně i online podepsat. Stručně vysvětlíme, proč je takové řešení nutné. Věnujeme se také FAIR aspektům repozitáře a tomu, proč je mnohem lepší svá výzkumná data uložit k nám, než je sdílet pomocí své vlastní webové stránky a jinými ad hoc metodami.

Součástí repozitáře je také řešení pro výběr co nejotevřenější možné licence pro daná data: Public License Selector. uživatel při ukládání dat odpovídá na otázky, které jej navigují bludištěm veřejných licencí k nejvhodnější možnosti pro daná data nebo software, jež chce sdílet.

Obě propojená řešení, která představíme, jsou open source, vyvíjená veřejně v rámci VVI LINDAT/CLARIAH-CZ (https://github.com/ufal/clarin-dspace, https://github.com/ufal/public-license-selector) a jsou používána v řadě instalací v celé Evropě.


Open Science support in LINDAT/CLARIAH-CZ repository

Podpora Open Science v repozitáři LINDAT/CLARIAH-CZ


Annotation guidelines for German verbal synonyms included in SynSemClass Lexicon

Manuál pro anotaci německých synonymních sloves ve slovníku SynSemClass

This report presents a guideline for including German synonyms into the multilingual SynSemClass lexicon.

Technická zprava shrnuje pravidla pro zařazení německých synonym do synonymního slovníku SynSemClass.

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Jan Hajič
Karolina Zaczynska


The SynSemClass synonym verb lexicon version 3.5 investigates, with respect to contextually-based verb synonymy, semantic ‘equivalence’ of Czech, English and German verb senses and their valency behavior in parallel Czech-English and German-English language resources.
SynSemClass3.5 is a multilingual event-type ontology based on classes of synonymous verb senses, complemented with semantic roles and links to existing semantic lexicons.
Apart of the already used links to PDT-Vallex, EngVallex, CzEngVallex, FrameNet, VerbNet, PropBank, Ontonotes, and English WordNet for Czech and English entries the new links to German language lexical resources are exploited for German verb entries, such as Woxikon, E-VALBU, and GUP.
The German part of the lexicon has been created within the project Multilingual Event-Type-Anchored Ontology for Natural Language Understanding (META-O-NLU) by two cooperating teams - by the team of the Charles University, Faculty of Mathematics and Physics, Institute of Formal and Applied Linguistics, Prague (ÚFAL), Czech Republic and the team of the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) Speech and Language Technology, Berlin, Germany.

SynSemClass lexicon 3.5 zkoumá s ohledem na kontextově založenou slovesnou synonymii, sémantickou „ekvivalenci“ českých, anglických a německých sloves a jejich valenční chování v paralelních česko-anglických a německo-anglických jazykových zdrojích.
SynSemClass 3.5 je vícejazyčná ontologie typu události založená na třídách synonymních významů sloves, doplněná sémantickými rolemi a odkazy na existující sémantické lexikony.
Kromě již použitých odkazů na položky PDT-Vallex, EngVallex, CzEngVallex, FrameNet, VerbNet, PropBank, Ontonotes a English WordNet pro české a anglické záznamy jsou nové odkazy na německé jazykové lexikální zdroje, jako je Woxikon, E-VALBU a GUP, využívány pro německé slovesné záznamy.
Německá část lexikonu byla vytvořena v rámci projektu Multilingual Event-Type-Anchored Ontology for Natural Language Understanding (META-O-NLU) dvěma spolupracujícími týmy - týmem Univerzity Karlovy, Matematicko-fyzikální fakulty, Ústavu formální a aplikované lingvistiky, Praha (ÚFAL), Česká republika a týmem Německého výzkumného centra pro umělou inteligenci (DFKI) Speech and Language Technology, Berlín, Německo.

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová
Jan Hajič
Georg Rehm
Karolina Zaczynska


PDT-Vallex: Czech Valency lexicon linked to treebanks 4.0

PDT-Vallex: Valenční slovník češtiny propojený s korpusy 4.0

PDT-Vallex is a Czech valence lexicon linked to real texts in several Czech corpora and is also part of PDT-C 1.0. PDT-Vallex 4.0 contains 14528 valence frames for 8498 verbs that occurred in PDT-C 1.0. PDT-Vallex 4.0 is an expanded version of the original PDT-Vallex, which contained 7121 verb entries with 11933 frames.

PDT-Vallex je český valenční lexikon propojený s reálnými texty v několika českých korpusech a je také součástí PDT-C 1.0. PDT-Vallex 4.0 obsahuje 14528 valenčních rámců pro 8498 sloves, která se vyskytla v PDT-C 1.0. PDT-Vallex 4.0 je rozšířenou verzí původního PDT-Vallexu, který obsahoval 7121 slovesných záznamů s 11933 rámci.

Zdeňka Urešová
Alevtina Bémová
Eva Fučíková
Jan Hajič
Veronika Kolářová
Marie Mikulová
Petr Pajas
Jarmila Panevová
Jan Štěpánek


Systemic and Non-systemic Valency Behavior of Czech Deverbal Adjectives

Systémové a nesystémové valenční chování českých deverbálních adjektiv

We present results of an automatic comparison of valency frames of interlinked adjectival and verbal lexical units based on the valency lexicons NomVallex and VALLEX. We distinguish nine derivational types of deverbal adjectives and examine whether they tend to display systemic valency behavior, or rather the non-systemic one. The non-systemic valency behavior includes changes in the number of valency complementations and, more dominantly, non-systemic forms of actants, especially a prepositional group.

V článku prezentujeme výsledky automatického srovnání valenčních rámců vzájemně propojených adjektivních a slovesných lexikálních jednotek, obsažených ve valenčních slovnících NomVallex a VALLEX. Rozlišujeme devět derivačních typů deverbálních adjektiv a zkoumáme, zda vykazují systémové valenční chování, nebo spíše nesystémové valenční chování. K projevům nesystémového valenčního chování patří změny v počtu valenčních doplnění a především nesystémové formy aktantů, zvláště nesystémová předložková skupina.

Veronika Kolářová
Anna Vernerová
Jana Klímová


Extending Coverage of a Lexicon of Discourse Connectives Using Annotation Projection

Rozšíření pokrytí Slovníku českých diskurzních konektorů pomocí anotační projekce

We present a method for extending coverage of the Lexicon of Czech Discourse Connectives – CzeDLex – using annotation projection. We take advantage of two language resources: (i) the Penn Discourse Treebank 3.0 as a source of manually annotated discourse relations in English, and (ii) the Prague Czech–English Dependency Treebank 2.0 as a translation of the English texts to Czech and a link between tokens on the two language sides. Although CzeDLex was originally extracted from a large Czech corpus, the presented method resulted in an addition of a number of new connectives and new types of usages (discourse types) for already present entries in the lexicon.

Představujeme metodu pro rozšíření pokrytí Slovníku českých diskurzních konektorů (CzeDLex) pomocí anotační projekce. Využíváme dva jazykové zdroje: (i) Penn Discourse Treebank 3.0 jako zdroj ručně anotovaných diskurzních vztahů v angličtině a (ii) Pražský česko -anglický závislostí korpus 2.0 jako překlad anglických textů do češtiny a propojení mezi tokeny v obou jazycích. Přestože byl CzeDLex původně extrahován z velkého českého korpusu, vedla prezentovaná metoda k přidání řady nových konektorů a nových užití (diskurzních typů) pro již přítomné položky ve slovníku.

Jiří Mírovský
Pavlína Synková
Lucie Poláková


CzeDLex 1.0 is the first production version of a lexicon of Czech discourse connectives, following three previous  development versions. The lexicon contains connectives partially automatically extracted from the Prague Discourse Treebank 2.0 (PDiT 2.0) and other resources. All entries in the lexicon have been manually checked, translated to English and supplemented with additional linguistic information.

CzeDLex 1.0 je první produkční verze slovníku českých diskurzních konektorů, navazující na 3 předchozí verze vývojové. Slovník obsahuje konektory částečně automaticky extrahované z Pražského diskurzního korpusu 2.0 (PDiT 2.0) a z dalších zdrojů. Všechna slovníková hesla byla ručně zkontrolována, přeložena do angličtiny a doplněna dalšími lingvistickými informacemi.

Jiří Mírovský
Pavlína Synková
Lucie Poláková
Věra Kloudová
Magdaléna Rysová


Sense Prediction for Explicit Discourse Relations with BERT

Predikce významu explicitních diskurzních vztahů systémem BERT

We present experiments in predicting a discourse sense for explicit inter-sentential discourse relations in Czech and English, using embedding and deep learning (fine-tuned BERT) to predict the senses, and annotation projection from English to Czech to increase the size of training data for Czech.

Předkládáme experimenty zaměřené na predikci významu explicitních mezivětných diskurzních vztahů v češtině a angličtině, s využitím hlubokého učení (BERT) pro predikci významů a anotační projekce z angličtiny do češtiny pro zvětšení množství trénovacích dat pro češtinu.


We attempt to shed some light on the various ways how languages specify date and time, and on the options we have when trying to annotate them uniformly across Universal Dependencies. Examples from several language families are discussed, and their annotation is proposed. Our hope is to eventually make this (or similar) proposal an integral part of the UD annotation guidelines, which would help improve consistency of he UD treebanks. The current annotations are far from consistent, as can be seen from the survey we provide in appendices to this paper.

Pokoušíme se osvětlit rozličné způsoby, kterými jazyky udávají datum a čas, a možnosti, které máme, když se příslušné konstrukce snažíme jednotně zachytit ve formalismu Universal Dependencies. Probíráme příklady z několika jazykových rodin a navrhujeme jejich anotaci. Doufáme, že tento (nebo podobný) návrh by se mohl v budoucnosti stát součástí anotačních pravidel UD, což by přispělo k větší konzistenci treebanků UD. Současné anotace mají ke konzistenci daleko, jak přehledně ukazujeme v dodatcích k této studii.


Enhanced Universal Dependencies: The Current State and Outlook

Enhanced Universal Dependencies: Aktuální stav a výhled

Universal Dependencies (UD) is a multilingual collection of corpora featuring morphological and syntactic annotation in a unified style. We discuss an optional layer of deep-syntactic annotation in UD, called Enhanced Universal Dependencies. We survey the existing enhanced representation as of release 2.8 and consider two possible future expansions: semi-automatic addition of existing enhancement types to new languages, and addition of new enhancement types.

Universal Dependencies (UD, univerzální závislosti) je mnohojazyčná kolekce korpusů, morfologicky a syntakticky anotovaných v jednotném stylu. Představujeme volitelnou rovinu hloubkově-syntaktické anotace v UD, zvanou Enhanced Universal Dependencies (rozšířené univerzální závislosti). Podáváme přehled rozšířených anotací ve verzi 2.8 a zvažujeme dvě možná budoucí pokračování: poloautomatické přidávání známých typů rozšíření do nových jazyků a přidávání nových typů rozšíření.


Universal Dependencies: Comparing Languages in Space and Time

Universal Dependencies: Srovnávání jazyků v prostoru a čase

I present Universal Dependencies, a worldwide community project to design morphological and syntactic annotation guidelines applicable to all the languages of the world. I discuss automatic parsing models and their use in digital humanities: linguistics, language teaching, documentation of endangered languages, linguistic typology and language change.

Představuji Universal Dependencies, mezinárodní komunitní projekt, v jehož rámci vznikla morfologická a syntaktická anotační pravidla aplikovatelná na všechny přirozené jazyky světa. Probírám modely pro automatickou syntaktickou analýzu a jejich využití v digitálních humanitních studiích: v lingivistice, výuce jazyků, dokumentaci ohrožených jazyků, jazykové typologii a historickém vývoji jazyků.


Universal Description of Morphology and Syntax of Natural Languages

Univerzální popis morfologie a syntaxe přirozených jazyků

I will present Universal Dependencies, an international community project and a collection of morphosyntactically annotated data sets (“treebanks”) for more than 100 languages. The collection is an invaluable resource for various linguistic studies, ranging from grammatical constructions within one language to language typology, documentation of endangered languages, and historical evolution of language.

From the engineering perspective, UD treebanks serve as training data for automatic parsers that can be subsequently used to analyze previously unseen text. The parsed output is an intermediate representation between the input text and its underlying meaning. It is helpful in foreign language learning as well as for automatic extraction of semantic relations (answers to “who did what to whom”). I will thus discuss these semantic aspects in the last part of my talk; in particular, I will look at extensions of UD that have been proposed and that focus more on deep-syntactic and semantic relations expressed in natural language.

Představím Universal Dependencies, mezinárodní komunitní projekt a kolekci morfosyntakticky anotovaných datových sad (treebanků) pro více než 100 jazyků. Tato kolekce je neocenitelným zdrojem pro různé lingvistické studie od gramatických konstrukcí v jednom jazyce k jazykové typologii, dokumentaci ohrožených jazyků a historickému vývoji jazyka.


Deep Universal Dependencies is a collection of treebanks derived semi-automatically from Universal Dependencies. It contains additional deep-syntactic and semantic annotations. Version of Deep UD corresponds to the version of UD it is based on. Note however that some UD treebanks have been omitted from Deep UD.

Deep Universal Dependencies (hluboké univerzální závislosti) je sbírka treebanků poloautomaticky odvozených z Universal Dependencies. Obsahuje přídavné hloubkově-syntaktické a sémantické anotace. Verze Deep UD odpovídá verzi UD, na které je založena. Mějte však na paměti, že některé treebanky UD nebyly do Deep UD zahrnuty.


IWPT 2021 Shared Task Data and System Outputs

Data a systémové výstupy soutěže IWPT 2021

This package contains data used in the IWPT 2021 shared task. It contains training, development and test (evaluation) datasets. The data is based on a subset of Universal Dependencies release 2.7 (http://hdl.handle.net/11234/1-3424) but some treebanks contain additional enhanced annotations. Moreover, not all of these additions became part of Universal Dependencies release 2.8 (http://hdl.handle.net/11234/1-3687), which makes the shared task data unique and worth a separate release to enable later comparison with new parsing algorithms. The package also contains a number of Perl and Python scripts that have been used to process the data during preparation and during the shared task. Finally, the package includes the official primary submission of each team participating in the shared task.

Tento balíček obsahuje data použitá v soutěži IWPT 2021. Obsahuje trénovací, vývojová a testovací (vyhodnocovací) datové množiny. Data jsou založena na podmnožině vydání 2.7 Universal Dependencies (http://hdl.handle.net/11234/1-3424), ale některé treebanky obsahují další obohacené anotace nad rámec UD 2.7.


Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). This is the fourteenth release of UD Treebanks, Version 2.8.

Universal Dependencies je projekt, který vyvíjí mezijazykově konzistentní morfologicko-syntaktickou anotaci mnoha jazyků s cílem usnadnit vývoj jazykově nezávislých parserů, mezijazykové strojové učení a výzkum parsingu z perspektivy jazykové typologie. Anotační schéma je založeno na univerzálních Stanfordských závislostech (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), univerzálních značkách Google (Petrov et al., 2012) a na Intersetu, tj. interlingvě pro sady morfologických značek (Zeman, 2008). Toto je čtrnácté vydání treebanků UD, verze 2.8.

Daniel Zeman
Joakim Nivre
Mitchell Abrams
Elia Ackermann
Noëmi Aepli
Hamid Aghaei
Željko Agić
Amir Ahmadi
Lars Ahrenberg
Chika Kennedy Ajede
Gabrielė Aleksandravičiūtė
Ika Alfina
Lene Antonsen
Katya Aplonova
Angelina Aquino
Carolina Aragon
Maria Jesus Aranzabe
Bilge Nas Arıcan
Þórunn Arnardóttir
Gashaw Arutie
Jessica Naraiswari Arwidarasti
Masayuki Asahara
Deniz Baran Aslan
Luma Ateyah
Furkan Atmaca
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Liesbeth Augustinus
Elena Badmaeva
Keerthana Balasubramani
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
Verginica Barbu Mititelu
Starkaður Barkarson
Victoria Basmov
Colin Batchelor
John Bauer
Seyyit Talha Bedir
Kepa Bengoetxea
Gözde Berk
Yevgeni Berzak
Irshad Ahmad Bhat
Riyaz Ahmad Bhat
Erica Biagetti
Eckhard Bick
Agnė Bielinskienė
Kristín Bjarnadóttir
Rogier Blokland
Victoria Bobicev
Loïc Boizou
Emanuel Borges Völker
Carl Börstell
Cristina Bosco
Gosse Bouma
Sam Bowman
Adriane Boyd
Anouck Braggaar
Kristina Brokaitė
Aljoscha Burchardt
Marie Candito
Bernard Caron
Gauthier Caron
Lauren Cassidy
Tatiana Cavalcanti
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Flavio Massimiliano Cecchini
Giuseppe G. A. Celano
Slavomír Čéplö
Neslihan Cesur
Savas Cetin
Özlem Çetinoğlu
Fabricio Chalub
Shweta Chauhan
Ethan Chi
Taishi Chika
Yongseok Cho
Jinho Choi
Jayeol Chun
Alessandra T. Cignarella
Silvie Cinková
Aurélie Collomb
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Marine Courtin
Mihaela Cristescu
Philemon Daniel
Elizabeth Davidson
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Mehmet Oguz Derin
Elvis de Souza
Arantza Diaz de Ilarraza
Carly Dickerson
Arawinda Dinakaramani
Elisa Di Nuovo
Bamba Dione
Peter Dirix
Kaja Dobrovoljc
Timothy Dozat
Kira Droganova
Puneet Dwivedi
Hanne Eckhoff
Sandra Eiche
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Binyam Ephrem
Olga Erina
Tomaž Erjavec
Aline Etienne
Wograine Evelyn
Sidney Facundes
Richárd Farkas
Marília Fernanda
Hector Fernandez Alcalde
Jennifer Foster
Cláudia Freitas
Kazunori Fujita
Katarína Gajdošová
Daniel Galbraith
Marcos Garcia
Moa Gärdenfors
Sebastian Garza
Fabrício Ferraz Gerardi
Kim Gerdes
Filip Ginter
Gustavo Godoy
Iakes Goenaga
Koldo Gojenola
Memduh Gökırmak
Yoav Goldberg
Xavier Gómez Guinovart
Berta González Saavedra
Bernadeta Griciūtė
Matias Grioni
Loïc Grobol
Normunds Grūzītis
Bruno Guillaume
Céline Guillot-Barbance
Tunga Güngör
Nizar Habash
Hinrik Hafsteinsson
Jan Hajič
Jan Hajič, jr.
Mika Hämäläinen
Linh Hà Mỹ
Na-Rae Han
Muhammad Yudistira Hanifmuti
Sam Hardwick
Kim Harris
Dag Haug
Johannes Heinecke
Oliver Hellwig
Felix Hennig
Barbora Hladká
Jaroslava Hlaváčová
Florinel Hociung
Petter Hohle
Eva Huber
Jena Hwang
Takumi Ikeda
Anton Karl Ingason
Radu Ion
Elena Irimia
Ọlájídé Ishola
Kaoru Ito
Tomáš Jelínek
Apoorva Jha
Anders Johannsen
Hildur Jónsdóttir
Fredrik Jørgensen
Markus Juutinen
Sarveswaran K
Hüner Kaşıkara
Andre Kaasen
Nadezhda Kabaeva
Sylvain Kahane
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
Neslihan Kara
Boris Katz
Tolga Kayadelen
Jessica Kenney
Václava Kettnerová
Jesse Kirchner
Elena Klementieva
Arne Köhn
Abdullatif Köksal
Kamil Kopacewicz
Timo Korkiakangas
Natalia Kotsyba
Jolanta Kovalevskaitė
Simon Krek
Parameswari Krishnamurthy
Oğuzhan Kuyrukçu
Aslı Kuzgun
Sookyoung Kwak
Veronika Laippala
Lucia Lam
Lorenzo Lambertino
Tatiana Lando
Septina Dian Larasati
Alexei Lavrentiev
John Lee
Phương Lê Hồng
Alessandro Lenci
Saran Lertpradit
Herman Leung
Maria Levina
Cheuk Ying Li
Josie Li
Keying Li
Yuan Li
KyungTae Lim
Bruna Lima Padovani
Krister Lindén
Nikola Ljubešić
Olga Loginova
Andry Luthfi
Mikko Luukko
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Vivien Macketanz
Aibek Makazhanov
Michael Mandl
Christopher Manning
Ruli Manurung
Büşra Marşan
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Katrin Marheinecke
Héctor Martínez Alonso
André Martins
Jan Mašek
Hiroshi Matsuda
Yuji Matsumoto
Alessandro Mazzei
Ryan McDonald
Sarah McGuinness
Gustavo Mendonça
Niko Miekka
Karina Mischenkova
Margarita Misirpashayeva
Anna Missilä
Cătălin Mititelu
Maria Mitrofan
Yusuke Miyao
AmirHossein Mojiri Foroushani
Judit Molnár
Amirsaeid Moloodi
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
Giovanni Moretti
Keiko Sophie Mori
Shinsuke Mori
Tomohiko Morioka
Shigeki Moro
Bjartur Mortensen
Bohdan Moskalevskyi
Kadri Muischnek
Robert Munro
Yugo Murawaki
Kaili Müürisep
Pinkey Nainwani
Mariam Nakhlé
Juan Ignacio Navarro Horñiacek
Anna Nedoluzhko
Gunta Nešpore-Bērzkalne
Manuela Nevaci
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Yoshihiro Nikaido
Vitaly Nikolaev
Rattima Nitisaroj
Alireza Nourian
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Atul Kr. Ojha
Adédayọ̀ Olúòkun
Mai Omura
Emeka Onwuegbuzia
Petya Osenova
Robert Östling
Lilja Øvrelid
Şaziye Betül Özateş
Merve Özçelik
Arzucan Özgür
Balkız Öztürk Başaran
Hyunji Hayley Park
Niko Partanen
Elena Pascual
Marco Passarotti
Agnieszka Patejuk
Guilherme Paulino-Passos
Angelika Peljak-Łapińska
Siyao Peng
Cenel-Augusto Perez
Natalia Perkova
Guy Perrier
Slav Petrov
Daria Petrova
Jason Phelan
Jussi Piitulainen
Tommi A Pirinen
Emily Pitler
Barbara Plank
Thierry Poibeau
Larisa Ponomareva
Martin Popel
Lauma Pretkalniņa
Sophie Prévost
Prokopis Prokopidis
Adam Przepiórkowski
Tiina Puolakainen
Sampo Pyysalo
Peng Qi
Andriela Rääbis
Alexandre Rademaker
Taraka Rama
Loganathan Ramasamy
Carlos Ramisch
Fam Rashel
Mohammad Sadegh Rasooli
Vinit Ravishankar
Livy Real
Petru Rebeja
Siva Reddy
Georg Rehm
Ivan Riabov
Michael Rießler
Erika Rimkutė
Larissa Rinaldi
Laura Rituma
Luisa Rocha
Eiríkur Rögnvaldsson
Mykhailo Romanenko
Rudolf Rosa
Valentin Roșca
Davide Rovati
Olga Rudina
Jack Rueter
Kristján Rúnarsson
Shoval Sadde
Pegah Safari
Benoît Sagot
Aleksi Sahala
Shadi Saleh
Alessio Salomoni
Tanja Samardžić
Stephanie Samson
Manuela Sanguinetti
Ezgi Sanıyar
Dage Särg
Baiba Saulīte
Yanin Sawanakunanon
Shefali Saxena
Kevin Scannell
Salvatore Scarlata
Nathan Schneider
Sebastian Schuster
Lane Schwartz
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Mo Shen
Atsuko Shimada
Hiroyuki Shirasu
Yana Shishkina
Muh Shohibussirri
Dmitry Sichinava
Janine Siewert
Einar Freyr Sigurðsson
Aline Silveira
Natalia Silveira
Maria Simi
Radu Simionescu
Katalin Simkó
Mária Šimková
Kiril Simov
Maria Skachedubova
Aaron Smith
Isabela Soares-Bastos
Carolyn Spadine
Rachele Sprugnoli
Steinþór Steingrímsson
Antonio Stella
Milan Straka
Emmett Strickland
Jana Strnadová
Alane Suhr
Yogi Lesmana Sulestio
Umut Sulubacak
Shingo Suzuki
Zsolt Szántó
Dima Taji
Yuta Takahashi
Fabio Tamburini
Mary Ann C. Tan
Takaaki Tanaka
Samson Tella
Isabelle Tellier
Marinella Testori
Guillaume Thomas
Liisi Torga
Marsida Toska
Trond Trosterud
Anna Trukhina
Reut Tsarfaty
Utku Türk
Francis Tyers
Sumire Uematsu
Roman Untilov
Zdeňka Urešová
Larraitz Uria
Hans Uszkoreit
Andrius Utka
Sowmya Vajjala
Rob van der Goot
Martine Vanhove
Daniel van Niekerk
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Eric Villemonte de la Clergerie
Veronika Vincze
Natalia Vlasova
Aya Wakasa
Joel C. Wallenberg
Lars Wallin
Abigail Walsh
Jing Xian Wang
Jonathan North Washington
Maximilan Wendt
Paul Widmer
Seyi Williams
Mats Wirén
Christian Wittern
Tsegay Woldemariam
Tak-sum Wong
Alina Wróblewska
Mary Yako
Kayo Yamashita
Naoki Yamazaki
Chunxiao Yan
Koichi Yasuoka
Marat M. Yavrumyan
Arife Betül Yenice
Olcay Taner Yıldız
Zhuoran Yu
Zdeněk Žabokrtský
Shorouq Zahra
Amir Zeldes
Hanzhi Zhu
Anna Zhuravleva
Rayan Ziane


Universal Dependencies is a project that seeks to develop cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages, with the goal of facilitating multilingual parser development, cross-lingual learning, and parsing research from a language typology perspective. The annotation scheme is based on (universal) Stanford dependencies (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), Google universal part-of-speech tags (Petrov et al., 2012), and the Interset interlingua for morphosyntactic tagsets (Zeman, 2008). This is the fifteenth release of UD Treebanks, Version 2.9.

Universal Dependencies je projekt, který vyvíjí mezijazykově konzistentní morfologicko-syntaktickou anotaci mnoha jazyků s cílem usnadnit vývoj jazykově nezávislých parserů, mezijazykové strojové učení a výzkum parsingu z perspektivy jazykové typologie. Anotační schéma je založeno na univerzálních Stanfordských závislostech (de Marneffe et al., 2006, 2008, 2014), univerzálních značkách Google (Petrov et al., 2012) a na Intersetu, tj. interlingvě pro sady morfologických značek (Zeman, 2008). Toto je patnácté vydání treebanků UD, verze 2.9.

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


Forms and functions of of circumstantial modifications in Czech. Spatial and temporal modification

Formy a funkce okolnostních určení v češtině. Určení prostorová a časová

The necessity of a subdivision of the functors as bearers of the main semantic features in the Functional Generative Description as well as in the annotation scenario for the Prague Dependency Treebanks into more grained units called there subfunctors is presented here. The discussion is focused on the spatial and temporal functors as the most frequently occurring modification types.  The book consists of the four parts.
- Part I: Theoretical introduction to the description of adverbials analysis (repertory of functors, boundary between functors and subfunctors, principles of subfunctor determination, synonymy and ambiguity in form-function relation, determination of the class of secondary prepositions).
- Part II: Corpus-based, detailed and comprehensive description of spatial and temporal modification
- Part III: Two comparative studies.
- Part IV: Overview of proposed functors and subfunctors

V monografii předkládáme celistvý popis forem a funkcí vybraných okolnostních určení založený na detailní analýze rozsáhlých korpusových dat. Usilujeme o komplexnost popisu co do šíře i co do hloubky: analyzujeme všechny v korpusech dostupné příklady a pro každý stanovujeme jeho funkci a formu. Výsledkem je podrobný seznam okolnostních významů a jejich jemnějších významových podtypů včetně seznamu formálních realizací, doložený reálnými příklady. Analýza se soustředí na
popis určení prostorových a časových jakožto jádra okolnostních významů.
Kniha se skládá ze čtyř částí.
- Část I: Teoretický úvod do analýzy okolnostních určení (repertoár funktorů, hranice mezi funktory a subfunktory, principy determinace subfunktoru, synonymie a nejednoznačnost ve vztahu forma-funkce, stanovení třídy sekundárních předložek).
- Část II: Podrobný a komplexní popis prostorových a časových určení
- Část III: Dvě srovnávací studie.
- Část IV: Přehled navržených funktorů a subfunktorů


The Valency Dictionary of Czech Verbs (also VALLEX 4.0) provides information on the valency structure of Czech verbs in their individual meanings, characterized by glosses and examples; these data are supplemented by other syntactic and semantic characteristics. VALLEX 4.0 captures 4,659 Czech verbs, which correspond to 11,030 lexical units, "a given verb in a given meaning" (which corresponds to 6,829 lexical units if the mode counterparts are grouped into lexemes).

VALLEX 4.0 enriches the information with the characteristics of verbs expressing reflexive and reciprocal meanings - these are both verbs that contain these features in their lexical meaning, and verbs expressing reciprocity or reflexivity using specific syntactic constructions. VALLEX 4.0 thus characterizes 2,909 verbs in 4,453 lexical units, which express or can express reciprocal relations (corresponding to 2,744 lexical units if the visual counterparts are grouped into lexemes), and 2,291 verbs in 3,287 lexical units with the possibility of expressing reflexivity (these are 2,039 lexical units for mode counterparts grouped into lexemes).

Předkládaný Valenční slovník českých sloves (též VALLEX 4.0) poskytuje informace o valenční struktuře českých sloves v jejich jednotlivých významech, které charakterizuje pomocí glos a příkladů; tyto údaje jsou doplněny o další syntaktické a sémantické charakteristiky. VALLEX 4.0 zachycuje 4 659 českých sloves, která odpovídají 11 030 lexikálním jednotkám, tedy vždy „danému slovesu v daném významu“ (což odpovídá 6 829 lexikálním jednotkám, sdruží-li se vidové protějšky do lexémů).

VALLEX 4.0 poskytované informace obohacuje o charakteristiku sloves vyjadřujících reflexivní a reciproční významy – jde jednak o slovesa, která tyto rysy obsahují ve svém lexikálním významu, jednak o slovesa vyjadřující reciprocitu nebo reflexivitu pomocí specifických syntaktických konstrukcí. VALLEX 4.0 takto charakterizuje 2 909 sloves ve 4 453 lexikálních jednotkách, která vyjadřují či mohou vyjadřovat reciproční vztahy (což odpovídá 2 744 lexikálním jednotkám, sdruží-li se vidové protějšky do lexémů), a 2 291 sloves ve 3 287 lexikálních jednotkách s možností vyjadřovat reflexivitu (jde o 2 039 lexikálních jednotek pro vidové protějšky sdružené do lexémů).

Markéta Lopatková
Václava Kettnerová
Anna Vernerová
Eduard Bejček
Zdeněk Žabokrtský


Valenční slovník VALLEX a jeho praktické využití

In this text we present the VALLEX dictionary in both its components: data and rule. We assume that the methodology used here is useful for further lexicographic work. We also proposed a way to verify the suitability of the distinctions used in VALLEX on examples from corpora. With regard to the frequency of individual types of delimitation of meanings in texts, we also proposed certain simplifications on the scale of meanings on the example of the verb projet / projíždět as a process necessary for possible future modifications of passwords in the VALLEX dictionary.

V tomto textu na vybraných příkladech představujeme fungování slovníku VALLEX v obou jeho složkách: datové i pravidlové. Předpokládáme, že metodologie zde užitá je užitečná pro další lexikografickou práci. Navrhly jsme také způsob, jak na příkladech z korpusů ověřit vhodnost distinkcí užitých ve VALLEXu. S ohledem na frekvenci jednotlivých typů delimitace významů v textech jsme na příkladu slovesa projet / projíždět navrhly i jistá zjednodušení na škále významů jakožto proces potřebný pro případné budoucí úpravy hesel ve slovníku VALLEX.


From Raw Text to Enhanced Universal Dependencies: the Parsing Shared Task at IWPT 2021

Od prostého textu k Enhanced Universal Dependencies: soutěž v automatické syntaktické analýze na IWPT 2021

We describe the second IWPT task on end-to-end parsing from raw text to Enhanced Universal Dependencies. We provide details about the evaluation metrics and the datasets used for training and evaluation. We compare the approaches taken by participating teams and discuss the results of the shared task, also in comparison with the first edition of this task.

Popisujeme druhou soutěž IWPT v automatické analýze prostého textu do struktur Enhanced Universal Dependencies. Uvádíme podrobnosti o mírách použitých při vyhodnocení, jakož i o datových sadách použitých pro učení a vyhodnocení. Srovnáváme přístupy jednotlivých týmů, které se soutěže zúčastnily, a rozebíráme výsledky, mimo jiné i ve srovnání s výsledky prvního ročníku této soutěže.


The paper presents a discussion about homonymy of Czech nouns with different or varying genders. The lemmas with this type of homonymy are treated in the new release of the dictionary MorfFlex as separated. We show that the separation of paradigms according to the gender is not only superfluous, but also clumsy, because it forces to make a choice when it is not necessary. That’s why we call this type of homonymy “artificial”.

Příspěvek přináší diskusi o homonymii českých podstatných jmen s různým nebo kolísavým rodem. Lemata s tímto typem homonymie jsou v novém vydání slovníku MorfFlex považována za různá. Ukazujeme, že rozdělení paradigmat podle rodu je nejen zbytečné, ale také nepraktické. Proto tomuto druhu hononymie říkáme „umělé“.


Readability as (1) language competence expressed by CEFR levels, (2) literacy/reading comprehension level in OECD PIAAC studies, (3) a set of textual features. Benefits of clarity: time and cost savings, social cohesion, trust in public administration

Koncept textové srozumitelnosti: jako jazyková kompetence vyjádřená v úrovních CEFR, jako čtenářská gramotnost ve studiích OECD PIAAC, jako souhrn textových vlastností.
 Výhody, které přináší: úspora času, úspora peněz, společenská soudržnost, důvěra ve veřejné instituce.


The Handbook of Easy Languages in Europe describes the historical background, the principles and the practices of Easy Language in 21 European countries. The notion of Easy Language refers to modified forms of standard languages that aim to facilitate reading and comprehension.

Příručka snadných jazyků v Evropě popisuje historické pozadí, principy a postupy Easy Language ve 21 evropských zemích. Pojem Easy Language odkazuje na upravené formy standardních jazyků, jejichž cílem je usnadnit čtení a porozumění.


EngVallex - valenční slovník angličtiny 2.0

EngVallex 2.0 as a slightly updated version of EngVallex. It is the English counterpart of the PDT-Vallex valency lexicon, using the same view of valency, valency frames and the description of a surface form of verbal arguments. EngVallex contains links also to PropBank (English predicate-argument lexicon). The EngVallex lexicon is fully linked to the English side of the PCEDT parallel treebank(s), which is in fact the PTB re-annotated using the Prague Dependency Treebank style of annotation. The EngVallex is available in an XML format in our repository, and also in a searchable form with examples from the PCEDT. EngVallex 2.0 is the same dataset as the EngVallex lexicon packaged with the PCEDT 3.0 corpus, but published separately under a more permissive licence, avoiding the need for LDC licence which is tied to PCEDT 3.0 as a whole.

EngVallex 2.0 je aktualizovaná verze slovníku EngVallex. Jedná se o anglický protějšek valenčního slovníku PDT-Vallex, který používá stejný pohled na valenci, valenční rámečky a popis povrchové formy slovních argumentů. EngVallex obsahuje také odkazy na PropBank (anglický predicate-argument lexicon). Slovník EngVallex je plně propojen s anglickou stranou PCEDT paralelního treebanku, což je ve reanotovaný PTB korpus ve stylu anotace Prague Dependency Treebank. EngVallex je k dispozici ve formátu XML a také ve formě k online vyhledávání s příklady z PCEDT. EngVallex 2.0 je stejný datový soubor jako EngVallex ve vydání PCEDT 3.0, ale vydává se samostatně na základě benevolentnější licence, čímž se předejde nutnosti pro uživatele získat LDC licenci, která je vázána na PCEDT 3.0 jako celek.

Silvie Cinková
Eva Fučíková
Jana Šindlerová
Jan Hajič


tidystopwords: Customisable Stop-Words in 110 Languages, v. 0.9.1

tidystopwords: přizpůsobitelné seznamy stopslov ve 110 jazycích, v. 0.9.1

Functions to generate stop-word lists in 110 languages, in a way consistent across all the languages supported. The generated lists are based on the morphological tagset from the Universal Dependencies.

Funkce na generování stop-slov v 110 jazycích, na základě morfologického značkování Universal Dependencies


Baseline corpus for automatic simplification of Czech legal and administrative texts

Referenční datový soubor pro automatickou simplifikaci českých právních a úředních textů

Presentation of the Argumentation Mining task and an outline of the annotation scheme to train it, explained to law experts - potential text contributors and annotators. A broader context of the task, state of the art in NLP.

Představení úlohy Argumentation Mining a náčrt anotačního schématu k trénovacím datům z pohledu právních expertů - potenciálních přispěvatelů textů a anotátorů. Širší kontext úlohy, současné možnosti NLP.


Action nouns vs. nouns as bases for denominal verbs in Czech: A case study on directionality in derivation

Dějová substantiva vs. substantiva jako báze pro denominální slovesa v češtině: Případová studie o směrovosti v derivaci

Suffixless action nouns are mostly analysed as deverbal derivatives (e.g., výběr ‘choice’ < vybírat ‘to choose.IPFV’), but dictionaries ascribe the reverse direction to some noun–verb pairs (útok ‘attack’ > útočit ‘to attack.IPFV’) despite being both formally and semantically close to the former type. The question is addressed in the present study of whether any linguistic features can be identified in pairs of suffixless nouns and directly corresponding verbs that would speak in favour of one or the other direction. The analysis of 250 Czech suffixless nouns reveals a correlation between the number of directly related verbs derived by suffixes and the direction as recorded in the dictionaries: While deverbal nouns correspond mostly to a pair of verbs with different (aspect-changing) suffixes (cf. výběr ‘choice’ : vybrat/vybírat ‘to choose.PFV/IPFV’), nouns that are bases for verbs tend to share the root with a single (imperfective) verb (útok ‘attack’ : útočit ‘to attack.IPFV’). This correlation is elaborated into two different paradigms, one being based on verbal roots while the other on nominal roots, which might be applicable in hypothesizing the direction also with nouns that are not covered by the dictionaries.

Studie se zabývá českými substantivy s nulovou příponou. Poukazuje na to, že pokud se substantivum vztahuje ke dvěma slovesům s různou tematickou příponou, jedná se o substantivum od těchto sloves odvozené. Oproti tomu substantiva, pro která je v korpusových datech k dispozici sloveso s jedinou tematickou příponou a toto sloveso mění vid připojením předpony, slouží jako slova základová pro odvození (těchto denominálních) sloves.


Suffixless nouns and the category of grammatical aspect in related verbs

Bezpříponová substantiva a vyjadřování vidového protikladu u příbuzných sloves

The present study deals with suffixless nouns in Czech. Two data samples are analysed to demonstrate that suffixless nouns with an action meaning mostly correspond to a pair of verbs with different themes (conveying different grammatical aspects; e.g., skok ‘jump’ < skočit ‘to jump.PFV’ : skákat ‘to jump.IPFV’), whereas non-actional suffixless nouns tend to form a single corresponding verb which uses a prefix to change the aspect (noc ‘night’ > nocovat ‘to stay.IPFV overnight’ > přenocovat ‘to stay.PFV overnight’). This distinction is applied to a third data sample to determine direction of motivation in pairs of suffixless nouns and verbs. The difference between the deverbal and denominal direction is explained by the part-of-speech category of the root morpheme which is shared by the suffixless noun and the corresponding verb(s). The relations observed are modelled as paradigms recurring across the word-formation system of Czech.

Tato studie se zabývá českými podstatnými jmény bez slovotvorné přípony. Na dvou vzorcích dat je analyzováno, že bezpříponová substantiva s dějovým významem většinou odpovídají dvojici sloves s různými kmenotvornými příponami (vyjadřujícími různé vidové hodnoty; např. skok < skočit : skákat), zatímco bezpříponový substantiva s jiným než dějovým významem zpravidla korespondují s jediným slovesem, které nemění vid změnou kmentovorné přípony, ale připojením předpony (noc  > nocovat > přenocovat). Způsob tvoření vidového protějšku je zkoumán ve třetím vzorku dat s cílem určit v příslušných dvojicích dvojic bezpříponového substantiva a slovesa směr motivace. Rozdíl mezi deverbálním a denominálním směrem je spojován se slovnědruhovou kategorií kořenového morfému, který je společný pro bezpříponové substantivum a příslušné sloveso (slovesa). Pozorované vztahy jsou modelovány jako paradigmata opakující se ve slovotvorném systému češtiny.


The DeriNet lexical database as a formal model of word formation in Czech

Lexikální databáze DeriNet jako formální model tvoření slov v češtině

In this talk, we will summarize the main features of the word formation network DeriNet developed for Czech at the Institute of Formal and Applied Linguistics, MFF UK. We will also discuss two topics that have been recently addressed in connection with DeriNet. The first is related to the applicability of the so-called paradigmatic approach to Czech word formation, in contrast with the tree approach taken in DeriNet. The second topic is the segmentation of Czech lemmas into morphemes.

V přednášce shrneme hlavní vlastnosti slovotvorné sítě DeriNet vyvíjené pro češtinu v Ústavu formální a aplikované lingvistiky MFF UK. Nastíníme rozmanitost podobně zaměřených databází vznikajících pro jiné jazyky, jakož i neskromné vyhlídky na jejich syntézu ve stopách Universal Dependencies. Dále se budeme věnovat dvěma tématům, kterými se v souvislosti s DeriNetem zabýváme v poslední době. První souvisí s aplikovatelností tzv. paradigmatického přístupu k odvozování v češtině, kontrastovaného se stromovým přístupem zvoleným v DeriNetu. Druhým tématem je segmentace českých lemmat na morfémy; jakkoli je morfém jedním z “nejklasičtějších” lingvistických pojmů, jeho rigorózní datové uchopení se zdá být překvapivě nesnadnou výzvou.


Agent noun formation in Czech: An empirical study on suffix rivalry

Tvoření agentních jmen v češtině: empirická studie kompetice přípon

The work deals with the formation of agent nouns in Czech, especially the rivalry among the eight most frequent agent suffixes. We use machine learning methods to calculate the influence of several different formal-linguistic properties on the resulting suffix selected when an agent noun is coined.

Práce se zabývá tvorbou agentních jmen v češtině, zejména kompeticí mezi osmi nejfrekventovanějšími agentními příponami. Na základě metod strojového učení je v práci vyčíslen vliv různých formálně-lingvistických vlastností na výslednou volbu přípony při tvorbě agentního substantiva.

Magda Ševčíková
Lukáš Kyjánek
Barbora Vidová Hladká


ParlaMint: Comparable Corpora of European Parliamentary Data

ParlaMint: Porovnatelné korpusy evropských parlamentních dat

This paper outlines the ParlaMint project from the perspective of its goals, tasks, participants, results and applications potential. The project produced language corpora from the sessions of the national parliaments of 17 countries, almost half a billion words in total. The corpora are split into COVID-related subcorpora (from November 2019) and reference corpora (to October 2019). The corpora are uniformly encoded according to the ParlaMint schema with the same Universal Dependencies linguistic annotations. Samples of the corpora and conversion scripts are available from the project’s GitHub repository. The complete corpora are openly available via the CLARIN.SI repository for download, and through the NoSketch Engine and KonText concordancers as well as through the Parlameter interface for exploration and analysis.

Tento článek popisuje projekt ParlaMint z hlediska jeho cílů, úkolů, účastníků, výsledků a aplikačního potenciálu. Projekt vytvořil jazykové korpusy ze zasedání národních parlamentů 17 zemí, celkem téměř půl miliardy slov. Korpusy jsou rozděleny na subkorpusy související s COVID (od listopadu 2019) a referenční korpusy (do října 2019). Korpusy jsou jednotně kódovány podle schématu ParlaMint se stejnými lingvistickými anotacemi podle Universal Dependencies. Ukázky korpusů a konverzních skriptů jsou dostupné z GitHub úložiště projektu. Kompletní korpusy je volně dostupné ke stažení přes repozitář CLARIN.SI a přes concordancery NoSketch Engine a KonText i přes rozhraní Parlameter pro procházení a analýzu.

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


Multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint 2.1

Vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint 2.1

ParlaMint is a multilingual set of comparable corpora containing parliamentary debates. It contains parliament debates from these countries: Belgium, Bulgaria, Czech Republic, Denmark, Croatia, France, Iceland, Italy, Lithuania, Latvia, Hungary, Netherlands, Poland, Slovenia, Spain, Turkey, UK

ParlaMint je vícejazyčný soubor srovnatelných korpusů parlamntních debat. Obsahuje parlamentní data těchto zemí: Belgie, Bulharsko, Česko, Dánsko, Francie, Chorvatsko, Island, Itálie, Litva, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemí, Polsko, Slovinsko, Španělsko, Turecko, UK.

Tomaž Erjavec
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Nikola Ljubešić
Kiril Simov
Vladislava Grigorova
Michał Rudolf
Andrej Pančur
Matyáš Kopp
Starkaður Barkarson
Steinþór Steingrímsson
Henk van der Pol
Griet Depoorter
Jesse de Does
Bart Jongejan
Dorte Haltrup Hansen
Costanza Navarretta
María Calzada Pérez
Luciana de Macedo
Ruben van Heusden
Maarten Marx
Çağrı Çöltekin
Matthew Coole
Tommaso Agnoloni
Francesca Frontini
Simonetta Montemagni
Valeria Quochi
Giulia Venturi
Manuela Ruisi
Carlo Marchetti
Roberto Battistoni
Miklós Sebők
Orsolya Ring
Roberts Darģis
Andrius Utka
Mindaugas Petkevičius
Tomas Krilavičius
Vaidas Morkevičius
Sascha Diwersy
Giancarlo Luxardo


Multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint 2.0

Vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint 2.0

ParlaMint is a multilingual set of comparable
 corpora containing parliamentary debates.
It contains parliament debates from these countries: Belgium, Bulgaria, Czech Republic, Denmark, Croatia, Iceland, Italy, Lithuania, Latvia, Hungary, Netherlands, Poland, Slovenia, Spain, Turkey, UK

ParlaMint je vícejazyčný soubor srovnatelných
 korpusů parlamntních debat.
Obsahuje parlamentní data těchto zemí: Belgie, Bulharsko, Česko, Dánsko, Chorvatsko, Island, Itálie, Litva, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemí, Polsko, Slovinsko, Španělsko, Turecko, UK.

Tomaž Erjavec
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Nikola Ljubešić
Kiril Simov
Vladislava Grigorova
Michał Rudolf
Andrej Pančur
Matyáš Kopp
Starkaður Barkarson
Steinþór Steingrímsson
Henk van der Pol
Griet Depoorter
Jesse de Does
Bart Jongejan
Dorte Haltrup Hansen
Costanza Navarretta
María Calzada Pérez
Luciana de Macedo
Ruben van Heusden
Maarten Marx
Çağrı Çöltekin
Matthew Coole
Tommaso Agnoloni
Francesca Frontini
Simonetta Montemagni
Valeria Quochi
Giulia Venturi
Manuela Ruisi
Carlo Marchetti
Roberto Battistoni
Miklós Sebők
Orsolya Ring
Roberts Darģis
Andrius Utka
Mindaugas Petkevičius
Monika Briedienė
Tomas Krilavičius
Vaidas Morkevičius


Linguistically annotated multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint.ana 2.0

Lingvisticky anotovaný vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint.ana 2.0

ParlaMint.ana is a multilingual set of comparable linguistically annotated corpora containing parliamentary debates.

It contains parliament debates from these countries: Belgium, Bulgaria, Czech Republic, Denmark, Croatia, Iceland, Italy, Lithuania, Latvia, Hungary, Netherlands, Poland, Slovenia, Spain, Turkey, UK

ParlaMint.ana je vícejazyčný soubor srovnatelných lingvisticky anotovaných korpusů parlamntních debat.

Obsahuje parlamentní data těchto zemí: Belgie, Bulharsko, Česko, Dánsko, Chorvatsko, Island, Itálie, Litva, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemí, Polsko, Slovinsko, Španělsko, Turecko, UK.

Tomaž Erjavec
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Nikola Ljubešić
Kiril Simov
Vladislava Grigorova
Michał Rudolf
Andrej Pančur
Matyáš Kopp
Starkaður Barkarson
Steinþór Steingrímsson
Henk van der Pol
Griet Depoorter
Jesse de Does
Bart Jongejan
Dorte Haltrup Hansen
Costanza Navarretta
María Calzada Pérez
Luciana de Macedo
Ruben van Heusden
Maarten Marx
Çağrı Çöltekin
Matthew Coole
Tommaso Agnoloni
Francesca Frontini
Simonetta Montemagni
Valeria Quochi
Giulia Venturi
Manuela Ruisi
Carlo Marchetti
Roberto Battistoni
Miklós Sebők
Orsolya Ring
Roberts Darģis
Andrius Utka
Mindaugas Petkevičius
Monika Briedienė
Tomas Krilavičius
Vaidas Morkevičius
Roberto Bartolini
Andrea Cimino


Linguistically annotated multilingual comparable corpora of parliamentary debates ParlaMint.ana 2.1

Lingvisticky anotovaný vícejazyčný korpus parlamentních debat ParlaMint.ana 2.1

ParlaMint.ana is a multilingual set of comparable linguistically annotated corpora containing parliamentary debates.
It contains parliament debates from these countries: Belgium, Bulgaria, Czech Republic, Denmark, France, Croatia, Iceland, Italy, Lithuania, Latvia, Hungary, Netherlands, Poland, Slovenia, Spain, Turkey, UK

ParlaMint.ana je vícejazyčný soubor srovnatelných lingvisticky anotovaných korpusů parlamntních debat.
Obsahuje parlamentní data těchto zemí: Belgie, Bulharsko, Česko, Dánsko, Francie, Chorvatsko, Island, Itálie, Litva, Lotyšsko, Maďarsko, Nizozemí, Polsko, Slovinsko, Španělsko, Turecko, UK.

Tomaž Erjavec
Maciej Ogrodniczuk
Petya Osenova
Nikola Ljubešić
Kiril Simov
Vladislava Grigorova
Michał Rudolf
Andrej Pančur
Matyáš Kopp
Starkaður Barkarson
Steinþór Steingrímsson
Henk van der Pol
Griet Depoorter
Jesse de Does
Bart Jongejan
Dorte Haltrup Hansen
Costanza Navarretta
María Calzada Pérez
Luciana de Macedo
Ruben van Heusden
Maarten Marx
Çağrı Çöltekin
Matthew Coole
Tommaso Agnoloni
Francesca Frontini
Simonetta Montemagni
Valeria Quochi
Giulia Venturi
Manuela Ruisi
Carlo Marchetti
Roberto Battistoni
Miklós Sebők
Orsolya Ring
Roberts Darģis
Andrius Utka
Mindaugas Petkevičius
Monika Briedienė
Tomas Krilavičius
Vaidas Morkevičius
Roberto Bartolini
Andrea Cimino
Sascha Diwersy
Giancarlo Luxardo


More Data and New Tools. Advances in Parsing the Index Thomisticus Treebank

Více dat a nové nástroje. Pokroky v parsování Index Thomisticus Treebank

This paper investigates the recent advances in parsing the Index Thomisticus Treebank, which encompasses Medieval Latin texts by Thomas Aquinas. The research focuses on two types of variables. On the one hand, it examines the impact that a larger dataset has on the results of parsing; on the other hand, performances of new parsers are analysed with respect to less recent tools. Term of comparison to determine the effective parsing advances are the results in parsing the Index Thomisticus Treebank described in a previous work. First, the best performing parser among those concerned in that study is tested on a larger dataset than the one originally used. Then, some parser combinations that were developed in the same study are evaluated as well, assessing that more training data result in more accurate performances. Finally, to examine the impact that newly available tools have on parsing results, we train, test, and evaluate two neural parsers chosen among those best performing in the CoNLL 2018 Shared Task. Our experiments reach the highest accuracy rates achieved so far in automatic syntactic parsing of the Index Thomisticus Treebank and of Latin overall.

Tento článek zkoumá nedávné pokroky v analýze Index Thomisticus Treebank, který zahrnuje středověké latinské texty Tomáše Akvinského. Výzkum se zaměřuje na dva typy proměnných. Na jedné straně zkoumá, jaký vliv má větší soubor dat na výsledky parsování, na druhé straně jsou analyzovány výkony nových parserů s ohledem na méně aktuální nástroje. Termínem srovnání pro určení efektivního pokroku v parsování jsou výsledky při parsování Index Thomisticus Treebank popsané v předchozí práci. Nejprve je nejvýkonnější parser z těch, kterých se týkala tato studie, testován na větším souboru dat, než byl ten původně použitý. Poté jsou vyhodnoceny i některé kombinace parserů, které byly vyvinuty v téže studii, přičemž je posouzeno, že více trénovacích dat vede k přesnějším výkonům. Nakonec, abychom prozkoumali, jaký vliv mají nově dostupné nástroje na výsledky parsování, trénujeme, testujeme a vyhodnocujeme dva neuronové parsery vybrané mezi těmi, které dosáhly nejlepších výsledků ve sdílené úloze CoNLL 2018. Naše experimenty dosahují dosud nejvyšší dosažené míry přesnosti v automatickém syntaktickém rozboru Index Thomisticus Treebank a latiny celkově.

Federica Gamba
Marco Passarotti
Paolo Ruffolo


computer science seminar "THEaiTRE project"

We've been hearing more and more about artificial intelligence lately. It plays chess, translates texts, drives cars... But can artificial intelligence create art, such as writing a play? What can we expect from it in the future? What areas of human life will it interfere with? And what exactly is this artificial intelligence?

O umělé inteligenci slyšíme v poslední době víc a víc. Hraje šachy, překládá texty, řídí auta... Ale zvládne umělá inteligence tvořit umění, například napsat divadelní hru? Co od ní v budoucnosti můžeme očekávat? Do jakých oblastí lidského života zasáhne? A co to vlastně je, ta umělá inteligence?


THEaiTRE project: artificial intelligence and art

Projekt THEaiTRE: umělá inteligence a umění


Soft aspects of THEaiTRE (humanities, PR, discussions, spectators...)

Měkké aspekty projektu THEaiTRE (humanitní vědy, PR, diskuse, diváci...)


Technical report about the development of the THEaiTRE project in 2020

Technická zpráva o vývoji projektu THEaiTRE v roce 2020

This project, combining computational linguistics and theatre, aims to directly reflect the onset and explore the role of artificial intelligence in society and art and the possibility of its cooperation with humans. We propose to combine theatrological research with computational linguistic research: the application of results from these fields will lead to the creation and training of a system for automatic generation of theatre play scripts. This system will be interactively used by our team to create a play that will be put on by a theatre on the occasion of the 100th anniversary of the R.U.R drama premiere. The resulting work of art and its acceptance by viewers will be examined, and the knowledge gained will be used to improve the system and to put on another play.

Tento projekt kombinující počítačovou lingvistiku a divadelnictví má za cíl přímým způsobem reflektovat nástup a zkoumat roli umělé inteligence ve společnosti a v umění a možnost její spolupráce s člověkem. Navrhujeme spojit teatrologický výzkum s komputačně lingvistickým výzkumem, kde aplikace poznatků a výsledků z těchto oborů povede k sestavení a natrénování systému pro automatické generování scénářů divadelních her. Tento systém následně bude naším týmem interaktivně využit pro vytvoření hry, která bude realizována hereckým souborem ke 100. výročí premiéry dramatu R.U.R. Vzniklé dílo a jeho přijetí diváky budeme zpětně zkoumat v rámci obou vědních oborů a získané poznatky využijeme pro další zdokonalení systému, který zpřístupníme na webu, a pro realizaci dalších her.


THEaiTRE 1.0: Interactive generation of theatre play scripts

THEaiTRE 1.0: Interaktivní generování scénářů divadelních her

Hacking the GPT-2 language model
Building a web application
Generating a theatre play script
Performing the play on stage

Hackování jazykového modelu GPT-2
Sestavení webové aplikace
Vytváří se scénář divadelní hry
Představení hry na jevišti


THEaiTRE: Artificial intelligence to author a theatre play?

THEaiTRE: Umělá inteligence autorem divadelní hry?

We present the status of the project solution to date:
1. THEaiTRobot tool
2. Script making
3. Realization of the play

Představujeme dosavadní stav řešení projektu:
1. Nástroj THEaiTRobot
2. Tvorba scénáře
3. Realizace divadelní hry


THEaiTRE: Artificial intelligence to write a theatre play?


Artificial intelligence and the 100th anniversary of K. Čapek's RUR

Umělá inteligence a 100. výročí RUR K. Čapka


The THEaiTRobot 1.0 tool allows the user to interactively generate scripts for individual theatre play scenes.
The tool is based on GPT-2 XL generative language model.
We encountered numerous problems when generating the script in this way. We managed to tackle some of the problems with various adjustments, but some of them remain to be solved in a future version.

THEaiTRobot 1.0 was used to generate the first THEaiTRE play, "AI: When a robot writes a play".

Nástroj THEaiTRobot 1.0 umožňuje uživateli interaktivně generovat scénáře pro jednotlivé divadelní scény.
Nástroj je založen na jazykovém modelu GPT-2 XL.
Při vytváření skriptu tímto způsobem jsme narazili na řadu problémů. Některé problémy se nám podařilo vyřešit různými úpravami, ale některé z nich je třeba vyřešit v budoucí verzi.

THEaiTRobot 1.0 byl použit k vytvoření první hry THEaiTRE, "AI: Když robot píše hru".

Rudolf Rosa
Ondřej Dušek
Tom Kocmi
David Mareček
Tomáš Musil
Patrícia Schmidtová
Dominik Jurko
Ondřej Bojar
Daniel Hrbek
David Košťák
Martina Kinská
Marie Nováková
Josef Doležal
Klára Vosecká


THEaiTRE 1.0: Interactive Generation of Theatre Play Scripts

We present the first version of a system for interactive generation of theatre play scripts. The system is based on a vanilla GPT-2 model with several adjustments, targeting specific issues we encountered in practice. We also list other issues we encountered but plan to only solve in a future version of the system. The presented system was used to generate a theatre play script premiered in February 2021.

Představujeme první verzi systému pro interaktivní tvorbu divadelních scénářů. Systém je založen na základním modelu GPT-2 s několika úpravami, se zaměřením na konkrétní problémy, se kterými jsme se setkali v praxi. Popisujeme i další problémy, se kterými jsme se setkali, ale plánujeme je řešit až v budoucí verzi systému. Předložený systém byl použit k vytvoření scénáře divadelní hry, která měla premiéru v únoru 2021.

Rudolf Rosa
Tomáš Musil
Ondřej Dušek
Dominik Jurko
Patrícia Schmidtová
David Mareček
Ondřej Bojar
Tom Kocmi
Daniel Hrbek
David Košťák
Martina Kinská
Marie Nováková
Josef Doležal
Klára Vosecká
Tomáš Studeník
Petr Žabka