Document Translation vs. Query Translation for Cross-Lingual Information Retrieval in the Medical Domain

Překlad dokumentů a překlad dotazů jako dva přístupy ve vícejazyčném vyhledávání informací

We present a thorough comparison of two principal approaches to Cross-Lingual Information Retrieval: document translation (DT) and query translation (QT). Our experiments are conducted using the cross-lingual test collection produced within the CLEF eHealth information retrieval tasks in 2013–2015 containing English documents and queries in several European languages. We exploit the Statistical Machine Translation (SMT) and Neural Machine Translation (NMT) paradigms and train several domain-specific and task-specific machine translation systems to translate the non-English queries into English (for the QT approach) and the English documents to all the query languages (for the DT approach). The results show that the quality of QT by SMT is sufficient enough to outperform the retrieval results of the DT approach for all the languages. NMT then further boosts translation quality and retrieval quality for both QT and DT for most languages, but still, QT provides generally better retrieval results than DT.

Porovnáváme dva základní přístupy k vícejazyčnému vyhledávání informací: překlad dokumentů (DT) a překlad dotazů (QT). Naše experimenty jsou prováděny na datech CLEF eHealth 2013–2015, které obsahují anglické dokumenty a dotazy v několika evropských jazycích. S použitím Statistického strojového překladu (SMT) a Neurálního strojového překladu (NMT) a trénujeme několik systémů strojového překladu pro překlad neanglických dotazů do angličtiny (QT) a anglických dokumentů do jazyků dotazů (DT). Výsledky ukazují, že kvalita QT pomocí SMT je dostatečná k překonání výsledků vyhledávání s DT pro všechny jazyky. NMT pak dále zvyšuje kvalitu překladu a kvalitu vyhledávání pro QT i DT pro většinu jazyků, QT ale stále poskytuje obecně lepší výsledky vyhledávání než DT.


THEaiTRE: A theatre play written entirely by machines

THEaiTRE: Divadelní hra napsaná výhradně stroji

Researchers at Charles University, Švanda Theater and the Academy of Performing Arts in Prague are currently working on an intriguing research project that merges artificial intelligence and robotics with theater. Their project's main objective is to use artificial intelligence to create an innovative theatrical performance, which is expected to premiere in January 2021.

Výzkumní pracovníci Univerzity Karlovy, Švandova divadla a Akademie múzických umění v Praze v současné době pracují na zajímavém výzkumném projektu, který spojuje umělou inteligenci a robotiku s divadlem. Hlavním cílem jejich projektu je využít umělou inteligenci k vytvoření inovativního divadelního představení, které by mělo mít premiéru v lednu 2021.


One Model, Many Languages: Meta-learning for Multilingual Text-to-Speech

Jeden model, mnoho jazyků: meta-učení pro vícejazyčnou syntézu řeči

We introduce an approach to multilingual speech synthesis which uses the meta-learning concept of contextual parameter generation and produces natural-sounding multilingual speech using more languages and less training data than previous approaches. Our model is based on Tacotron 2 with a fully convolutional input text encoder whose weights are predicted by a separate parameter generator network. To boost voice cloning, the model uses an adversarial speaker classifier with a gradient reversal layer that removes speaker-specific information from the encoder. We arranged two experiments to compare our model with baselines using various levels of cross-lingual parameter sharing, in order to evaluate: (1) stability and performance when training on low amounts of data, (2) pronunciation accuracy and voice quality of code-switching synthesis. For training, we used the CSS10 dataset and our new small dataset based on Common Voice recordings in five languages. Our model is shown to effectively share information across languages and according to a subjective evaluation test, it produces more natural and accurate code-switching speech than the baselines.

Představujeme přístup k vícejazyčné syntéze řeči, který využívá koncepce meta-učení  – generování parametrů na základě kontextu – a produkuje přirozeně znějící vícejazyčnou řeč s využitím více jazyků a méně trénovacích dat než předchozí přístupy. Náš model je založen na Tacotronu 2 s plně konvolučním enkodérem vstupního textu, jehož váhy jsou predikovány samostatnou sítí – generátorem parametrů. Pro zlepšení klonování hlasu napříč jazyky náš model používá adversariální klasifikaci mluvčího s vrstvou obracející gradienty, která z enkodéru odstraňuje informace specifické pro daného mluvčího. Provedli jsme dva experimenty, abychom náš model porovnali s baseliny používajícími různé úrovně sdílení parametrů napříč jazyky a přitom vyhodnotili: 1) stabilitu a výkonnost při trénování na malém množství dat, 2) přesnost výslovnosti a kvalitu hlasu při code-switchingu (změně jazyka uprostřed věty). Pro trénování jsme použili dataset CSS10 a náš nový malý dataset založený na nahrávkách Common Voice v pěti jazycích. Ukazujeme, že náš model efektivně sdílí informace napříč jazyky a podle subjektivní evaluace vytváří přirozenější a přesnější vícejazyčnou řeč než baseliny.


Proceedings of the 1st Workshop on Evaluating NLG Evaluation

Sborník z 1. workshopu o evaluaci evaluace generování jazyka

The aim of the workshop is to offer a platform for discussions on the status and the future of the evaluation of Natural Language Generation (NLG) systems. The workshop invited archival papers and abstracts on NLG evaluation including best practices of human evaluation, qualitative studies, cognitive bias in human evaluations etc.  The workshop received twelve submissions. Ten papers and abstracts were accepted and were presented as posters at the workshop. This proceedings volume contains the five archival papers.

Cílem workshopu je nabídnout platformu pro diskuse o stavu a budoucnosti hodnocení systémů generování přirozeného jazyka (NLG). Workshop vyzýval k pubilkaci jak archivních článků, tak abstraktů, zaměřených na evaluaci NLG včetně osvědčených postupů lidského hodnocení, kvalitativních studií, kognitivního zkreslení při lidském hodnocení atd. Sešlo se 12 přihlášených prezentací, bylo přijato deset článků a abstraktů, které byly na workshopu prezentovány jako postery. Tento sborník obsahuje pět archivních článků.

Shubham Agarwal
Ondřej Dušek
Sebastian Gehrmann
Dimitra Gkatzia
Ioannis Konstas
Emiel van Miltenburg
Sashank Santhanam
Samira Shaikh


Multi-Lingual MT Research at ÚFAL, Charles University

Výzkum mnohojazyčného strojového překladu na ÚFALu

In my talk, I will summarize our recent activities in text and speech
translation. I will start with the EU project ELITR (https://elitr.eu/) where we
are aiming at highly multi-lingual live translation of speech, highlighting the
technical challenges (you probably know all of them) but I will also touch upon
getting a better input from the end users so that better translation quality is
possible (our activity on 'outbound translation' in the EU project Bergamot,
https://browser.mt/). Finally, I will ask for collaboration on my
overall basic-research quest: to get the meaning right and to model it in a more
human-like way.

Ve svém projevu shrnu naše nedávné aktivity v překladu textu a řeči. Začnu projektem EU ELITR (https://elitr.eu/), kde se zaměřujeme na vysoce mnohojazyčný živý překlad řeči, který upozorňuje na technické problémy (pravděpodobně je všechny znáte), ale dotknu se i toho, jak získat lepší vstupy od koncových uživatelů, aby byla možná lepší kvalita překladu (naše aktivita na "odchozím překladu" v projektu EU Bergamot, https://browser.mt/). Na závěr požádám o spolupráci na svém celkovém úkolu základního výzkumu: správně určit význam a modelovat ho lidštějším způsobem.


ELITR (European Live Translator) project
aims to create a speech translation system
for simultaneous subtitling of conferences
and online meetings targetting up to 43
languages. The technology is tested by
the Supreme Audit Office of the Czech Republic and by alfaview®, a German online
conferencing system. Other project goals
are to advance document-level and multilingual machine translation, automatic
speech recognition, and meeting summarization.

Strojový překlad:

Projekt ELITR (European Live Translator)
usiluje o vytvoření systému pro překlad řeči
pro současné titulkování konferencí
a on-line schůzky až do 43
jazyků. Technologii testuje společnost
Nejvyššího kontrolního úřadu ČR a prostřednictvím alfaview®, německého online
konferenční systém. Další cíle projektu
mají posunout úroveň dokumentů a vícejazyčný strojový překlad, automatický
rozpoznávání řeči a shrnutí setkání.

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


MorfFlex CZ (the latest version is MorfFlex CZ 2.0)  is the Czech morphological dictionary developed originally by Jan Hajič as a spelling checker and lemmatization dictionary. MorfFlex is a flat list of lemma-tag-wordform triples. For each wordform, full inflectional information is coded in a positional tag. Wordforms are organized into entries (paradigm instances or paradigms in short) according to their formal morphological behavior. The paradigm (set of wordforms) is identified by a unique lemma. Apart from traditional morphological categories, the description also contains some semantic, stylistic and derivational  information.

MorfFlex CZ 2.0 je český morfologický slovník, který původně vyvinul Jan Hajič jako slovník kontroly pravopisu a lemmatizace. MorfFlex je seznam trojic lemma-značka-slovní forma. Pro každou slovní formu je kompletní morfologická informace kódována poziční značkou. Slovní formy jsou uspořádány do skupin (paradigma instancí nebo paradigmat ve zkratce) podle jejich formálního morfologického chování. Paradigma (množina slovník forem) je identifikováno jedinečným lemmatem. Kromě tradičních morfologických kategorií obsahuje popis také některé sémantické, stylistické a odvozené informace.

Jan Hajič
Jaroslava Hlaváčová
Marie Mikulová
Milan Straka
Barbora Štěpánková


Pražský závislostní korpus - Konzolidované vydání 1.0 (PDT-C 1.0)

A richly annotated and genre-diversified language resource, The Prague Dependency Treebank – Consolidated 1.0 (PDT-C 1.0, or PDT-C in short in the sequel) is a consolidated release of the existing PDT-corpora of Czech data, uniformly annotated using the standard PDT scheme. PDT-corpora included in PDT-C: Prague Dependency Treebank (the original PDT contents, written newspaper and journal texts from three genres); Czech part of Prague Czech-English Dependency Treebank (translated financial texts, from English), Prague Dependency Treebank of Spoken Czech (spokem data, including audio and transcripts and multiple speech reconstruction annotation); PDT-Faust (user-generated texts). The difference from the separately published original treebanks can be briefly described as follows: it is published in one package, to allow easier data handling for all the datasets; the data is enhanced with a manual linguistic annotation at the morphological layer and new version of morphological dictionary is enclosed; a common valency lexicon for all four original parts is enclosed. Documentation provides two browsing and editing desktop tools (TrEd and MEd) and the corpus is also available online for searching using PML-TQ.

Bohatě anotovaný a žánrově diverzifikovaný jazykový zdroj, Prague Dependency Treebank - Consolidated 1.0 (PDT-C 1.0) je konsolidovaným vydáním stávajících PDT-korpusů s českými texty, jednotně anotovanými podle standardního anotačního schématu PDT. Korpusy zahrnuté do vydání PDT-C: Prague Dependency Treebank (psané noviny a texty časopisů tří žánrů); Česká část Prague Czech-English Dependency Treebank (přeložené finanční texty, z angličtiny), Prague Dependency Treebank of Spoken Czech (mluvená data, včetně audia a přepisu a anotace rekonstrukce řeči); PDT-Faust (texty generované uživateli). Rozdíl oproti samostatně publikovaným původním korpusům lze stručně popsat následovně: korpusy jsou publikovány v jednom balíčku, aby bylo umožněno jejich snadnější zpracování; data jsou doplněna o manuální lingvistickou anotaci na morfologické rovině a je přiložena nová verze morfologického slovníku; je přiložen společný valenční lexikon pro všechny čtyři původní části. Dokumentace poskytuje dva nástroje pro procházení a úpravy  (TrEd a MEd) a korpus je také k dispozici online pro vyhledávání pomocí PML-TQ.

Jan Hajič
Eduard Bejček
Alevtina Bémová
Eva Buráňová
Eva Fučíková
Eva Hajičová
Jiří Havelka
Jaroslava Hlaváčová
Petr Homola
Pavel Ircing
Jiří Kárník
Václava Kettnerová
Natalia Klyueva
Veronika Kolářová
Lucie Kučová
Markéta Lopatková
David Mareček
Marie Mikulová
Jiří Mírovský
Anna Nedoluzhko
Michal Novák
Petr Pajas
Jarmila Panevová
Nino Peterek
Lucie Poláková
Martin Popel
Jan Popelka
Jan Romportl
Magdaléna Rysová
Jiří Semecký
Petr Sgall
Johanka Spoustová
Milan Straka
Pavel Straňák
Pavlína Synková
Magda Ševčíková
Jana Šindlerová
Jan Štěpánek
Barbora Štěpánková
Josef Toman
Zdeňka Urešová
Barbora Vidová Hladká
Daniel Zeman
Šárka Zikánová
Zdeněk Žabokrtský


Prague Dependency Treebank - Consolidated 1.0

Pražský závislostní korpus - Konsolidované vydaní 1.0

We present a richly annotated and genre-diversified language resource, the Prague Dependency Treebank-Consolidated 1.0 (PDT-C 1.0), the purpose of which is - as it always been the case for the family of the Prague Dependency Treebanks - to serve both as a training data for various types of NLP tasks as well as for linguistically-oriented research. PDT-C 1.0 contains four different datasets of Czech, uniformly annotated using the standard PDT scheme. The texts come from different sources: daily newspaper articles, Czech translation of the Wall Street Journal, transcribed dialogs and a small amount of user-generated, short, often non-standard language segments typed into a web translator. Altogether, the treebank contains around 180,000 sentences with their morphological, surface and deep syntactic annotation. The diversity of the texts and annotations should serve well the NLP applications as well as it is an invaluable resource for linguistic research, including comparative studies regarding texts of different genres. The corpus is publicly and freely available.

Představujeme bohatě anotovaný a žánrově diverzifikovaný jazykový zdroj Prague Dependency Treebank-Consolidated 1.0 (PDT-C 1.0), jehož účelem je - jak tomu vždy bylo u rodiny Pražských závislostních korpusů - sloužit jako trénovací data pro různé typy úkolů NLP i pro jazykově orientovaný výzkum. PDT-C 1.0 obsahuje čtyři různé datové soubory s českými texty, jednotně anotované podle standardního schématu PDT. Texty pocházejí z různých zdrojů: novinové články, český překlad Wall Street Journal, přepsané dialogy a malé množství uživatelem vytvořených krátkých, často nestandardních jazykových segmentů, které se zadávají do webového překladače. Celkem obsahuje strom kolem 180 000 vět s jejich morfologickou, povrchovou a hlubokou syntaktickou anotací.

Jan Hajič
Eduard Bejček
Jaroslava Hlaváčová
Marie Mikulová
Milan Straka
Jan Štěpánek
Barbora Štěpánková


We present the Institute of formal and applied linguistics at the occasion of the relocation of its part to the new Impakt building in Troja.

Přestavujeme Ústav formální a aplikované lingvistiky u příležitosti relokace jeho časti do nové trojské budovy Impakt.


F. Daneš - S. Čmejrková: Their meetings in the field of Grammar

Světla Čmejrková – František Daneš: Jejich setkávání na poli gramatiky. Jazykovědné aktuality 57, č. 1 a 2, 2020, 35 – 38.

In the memorial number the meetings of two famous Czech linguists are described and evaluated with the focus on their grammatical contributions shared by them.

Ve vzpomínkovém článku se vyčíslují několikerá setkání dvou významných českých lingvistů na poli editorském, pedagogickém, ale zejména jde o jejich styčné body v článcích gramatických.


Functional Generative Description  - a framework for an integrated description of grammar

Funkční generativní popis  – rámec pro konzistentní popis gramatiky

In the present contribution, the main constituting features of the Functional Generative Description as proposed by Petr Sgall and his collaborators are introduced together with short characteristics of selected Czech grammatical phenomena within this framework. These phenomena include mainly the verbal and nominal valency and related issues and topic-focus articulation, esp. in relation to negation and presupposition. Further, attention is paid to the categorization of deletions and the related phenomenon of a general participant. Main tenets of FGD have been applied, verified and further refined in the Prague Dependency Treebanks family and valency lexicons, which are briefly characterized here as well.

Článek představuje hlavní principy Funkčního generativního popisu, jak ho navrhl Petr Sgall a jeho spolupracovníci, současně však podává i stručnou charakteristiku vybraných gramatických jevů popsaných v rámci tohoto přístupu. K těmto jevům patří zejména slovesná a substantivní valence a dále aktuální členění věty, zkoumané zejména ve vztahu k negaci a presupozici. Dále je věnována pozornost třídění elips a souvisejícímu jevu zvanému všeobecný aktant. Hlavní principy FGP byly aplikovány, ověřovány a dále zdokonalovány při budování jazykových zdrojů, rovněž v článku krátce popsaných, zejména v rodině Pražských závislostních korpusů a ve valenčních slovnících.

Jarmila Panevová
Eva Hajičová
Václava Kettnerová
Veronika Kolářová
Markéta Lopatková
Marie Mikulová
Magda Ševčíková


Subcategorization of Adverbials  (The Case of Temporal Meanings)

Subkategorizace adverbiálních určení (Případ časových významů)

The system of adverbials with temporal meaning is analyzed here with specific emphasis on their surface expressions. The traditional classification for the meanings applied as responses for the question When?, Since when?, Till when?, How long?, How often? requires a more precise subcategorization with regard to systemic behavior of the adverbials. For the primary temporal expressions answering the questions When? and How long?, a system of subfunctors is proposed, while for the secondary meanings Since when?, Till when?, the corresponding functors are not splitted into subfunctors. The meanings connected with the repetition and the frequency are not discussed here as they belong to the description of the boundary between lexicon and grammar.

V článku analyzujeme adverbiální určení s časovým významem se zvláštním důrazem na jejich formální realizaci. Tradiční klasifikace významů podle toho na jakou otázku adverbiální určení odpovídá (Kdy?, Od kdy?, Do kdy?, Jak dlouho?, Jak často?) vyžaduje přesnější subkategorizaci. Pro primární časové výrazy, které odpovídají na otázky Kdy? a Jak dlouho?, je navržen systém subfunktorů, zatímco pro sekundární významy Od kdy?, Do kdy?, nejsou odpovídající funktory rozděleny na subfunktory. Významy spojené s opakováním a frekvencí zde nejsou diskutovány, protože patří k popisu hranice mezi lexikonem a gramatikou.


The notion of reciprocity is analyzed in linguistics from many different points of view. In this contribution, we focus on an interplay between reciprocity and valency. In Čzech (as in other languages), three groups of reciprocal verbs can be delimited: inherently reciprocal verbs, derived inherently reciprocal verbs and verbs without reciprocal feature in their lexical meaning that nevertheless allow reciprocity of some of their valency complementations. We show that verbs from the three given groups require different representation in lexicon and grammar and that in their syntactically reciprocalized constructions the clitic reflexive is of different part-of-speech classification. Moreover, they exhibit different types of ambiguity. Finally, we mention those aspects of reciprocity that cross the boundary between linguistically structured meaning and cognitive content.

V tomto příspěvku se zaměřujeme na souhru reciprocity a valence. V češtině lze -- s ohledem na reciprocitu -- vymezit tři skupiny sloves: inherentně reciproční slovesa, odvozená inherentně reciproční slovesa a slovesa, který rys vzájemnosti ve svém významu nenesou, ale reciprocitu umožňují. Ukazujeme, že slovesa těchto tří skupin vyžadují jinou reprezentaci ve slovníku a v gramatice a že reflexivum se v jejich konstrukcích má různou slovnědruhovou klasifikací. Dále se soutředíme na ty aspekty reciprocity, které přesahují jazykový význam.

Jarmila Panevová
Markéta Lopatková
Václava Kettnerová


Sentence Meaning Representations across Languages: What Can We Learn from Existing Frameworks?

Reprezentace větného významu napříč jazyky: Jak se můžeme poučit z existujících formalismů?

This article gives an overview of how sentence meaning is represented in eleven deep-syntactic frameworks, ranging from those based on linguistic theories elaborated for decades to rather lightweight NLP-motivated approaches. We outline most important characteristics of each framework and then discuss how particular language phenomena are treated across those frameworks, while trying to shed light on commonalities as well as differences.

Tento článek přináší přehled způsobů zachycení větného významu v jedenácti hloubkově-syntaktických formalismech, od takových, které jsou založené na lingvistických teoriích vyvíjených řadu desetiletí, až po jednodušší přístupy motivované zpracováním přirozeného jazyka. Nastiňujeme nejdůležitější charakteristiky každého formalismu a poté podrobněji rozebíráme způsoby zachycení konkrétních jazykových jevů napříč všemi formalismy. Snažíme se přitom objasnit společné rysy i rozdíly.

Zdeněk Žabokrtský
Daniel Zeman
Magda Ševčíková


On the so-called "setting" through the lens of a parallel corpus

K otázce tzv. kulisy ve světle paralelního korpusu

The author presents analysis of a certain category of the functional sentence perspective, called in Czech "kulisa" (setting), and comprising local and temporal modifications of the sentence. The analysis demonstrates that in Czech, such a setting is a part of the topic (theme) of the sentence and stands at its beginning. In English, due to its grammatical word order, such a setting may be placed at the end of the sentence. In such a case it is not a bearer of the sentential pitch accent.  The analysis is based on the data from the annotated Czech-English corpus PCEDT.

Autorka předkládá analýzu jisté kategorie v aktuálním členění věty, která se v češtině nazývá kulisa a zahrnuje místní a časové určení věty. Ukazuje se, že pokud má jít o kulisu, je toto určení v češtině součástí základu (tématu) věty a stojí na jejím začátku. V angličtině pak vzhledem k zásadě gramatického slovosledu může takové určení stát i na konci věty, v tom případě ovšem není nositelem větného přízvuku. Materiálem analýzy je anotovaný česko-anglický paralelní korpus PCEDT.


An obituary devoted to the life and work of the late Professor Petr Sgall, the founder of computational linguistics in Czechoslovakia, a member of the Prague Linguistic Circle.

Nekrolog věnovaný životu a dílu zesnulého profesora Petra Sgalla, zakladatele počítačové lingvistiky v Československu, člena Pražského lingvistického kroužku.


The analysis of the so-called focalizers, i.e. particles such as E. also, only, even, and their Czech counterparts také, jenom, dokonce, based on the data from the English–Czech parallel corpus PCEDT, focused on (i) in which respects and under which conditions these focalizers may  be said to serve as discourse connectives, (ii) which particular discourse relations are indicated by the  focalizers in question.

Analýza tzv. fokalizátorů, tj. částic jako jsou anglické also, only, even, a jejich českých protějšků také, jenom, dokonce, vycházející z údajů anglicko-českého paralelního korpusu PCEDT, zaměřená na (i) za jakých podmínek lze o těchto fokalizátorech říci, že slouží jako diskurzní konektory, (ii) které konkrétní diskurzní vztahy jsou dotyčnými fokalizátory značeny.

Eva Hajičová
Jiří Mírovský
Barbora Štěpánková


Our detailed analysis of the data from the English–Czech annotated parallel corpus PCEDT confirms the hypothesis that the particles also, only and even as well as their Czech equivalents play basically a discoursive role of explicit connectives, though in a different way and to a different extent.

Naše podrobná analýza dat z anglicko-českého anotovaného paralelního korpusu PCEDT potvrzuje hypotézu, že anglické částice also, only a even i jejich české ekvivalenty hrají v zásadě diskurzivní roli explicitních konektorů, i když jiným způsobem a v jiné míře.


eTranslation  - Machine translation for public administrations

eTranslation - strojový překlad pro veřejnou správu

The talk will introduce a machine translation service - eTranslation

Příspěvek představí službu Evropské komise pro strojový překlad - eTranslation


Vyhledávání informací v medicínských textech

Every day, a vast amount of data is created in the world, in various forms and areas of human activity. A significant part consists of textual data in various languages, such as news reports, professional publications, blog posts, but also private correspondence, conversations on social networks and more. This is no different in the field of medicine and health care. A wide range of data consists on the one hand of highly credible and peer-reviewed publications for experts, on the other hand they are completely uncontrolled advices on this or that illness from virtual friends, or even deliberate misinformation. A special place is given to medical reports typically written in a very specific language.

The paper will provide an overview of research in the field of natural language processing with a focus on various types of texts in the field of medicine and health, especially in the context of European projects Khresmoi and KConnect, which were addressed at the Institute of Formal and Applied Linguistics, MFF UK.

Každodenně vzniká na světě nepřeberné množství dat, které mají různou formu a jsou z různých oblastí lidské činnosti. Značnou část tvoří data textová, a to v různých jazycích, např. novinové zprávy, odborné publikace, blogposty, ale i soukromá korespondence, konverzace na sociálních sítích a další. V oblasti lékařství a péče o zdraví tomu není jinak. Širokou škálu útvarů tvoří na jedné straně vysoce důvěryhodné a recenzované publikace pro odborníky, na straně druhé jsou to zcela nekontrolované rady na ten či onen neduh od virtuálních přátel, či dokonce záměrné dezinformace. Zvláštní místo pak mají lékařské zprávy typicky psané velmi specifickým jazykem.

Příspěvek poskytne přehled výzkumu v oblasti zpracování přirozeného jazyka se zaměřením na různé typy textů z oblasti lékařství a zdraví, a
to zejména v kontextu evropských projektů Khresmoi a KConnect, které byly řešeny na Ústavu formální a aplikované lingvistiky, MFF UK.


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

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

Zdeňka Urešová
Eva Fučíková
Eva Hajičová
Jan Hajič


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


SynSemClass Linked Lexicon: Mapping Synonymy between Languages

Slovník SynSemClass: mapování synonymie mezi jazyky

This lexicon stores cross-lingual semantically similar verb senses in synonym classes extracted from a richly annotated parallel corpus, the Prague Czech-English Dependency Treebank. When building the lexicon, we make use of predicate-argument relations (valency) and link them to semantic roles; in addition, each entry is linked to several external lexicons of more or less “semantic” nature, namely FrameNet, WordNet, VerbNet, OntoNotes and PropBank, and Czech VALLEX. The aim is to provide a linguistic resource that can be used to compare semantic roles and their syntactic properties and features across languages within and across synonym groups (classes, or ’synsets’), as well as gold standard data for automatic NLP experiments with such synonyms, such as synonym discovery, feature mapping, etc. However, perhaps the most important goal is to eventually build an event type ontology that can be referenced and used as a human-readable and human-understandable “database” for all types of events, processes and states. While the current paper describes primarily the content of the lexicon, we are also presenting a preliminary design of a format compatible with Linked Data, on which we are hoping to get feedback during discussions at the workshop. Once the resource (in whichever form) is applied to corpus annotation, deep analysis will be possible using such combined resources as training data.

Slovník synonym propojuje anglická slovesa s jejich překladovými českými protějšky. Vychází z valence, tak jak je zpracovaná ve valenčních slovnících PDT_Vallex, EngVallex a CzEngVallex, a je založen na datech PCEDT. Sdružuje slovesná synonyma podle významu a chování ohledně sémantických rolí. Hesla jsou propojena s existujícími slovníky pro angličtinu i češtinu (FrameNet, VALLEX, VerbNet, PropBank, OntoNotes, WordNet).


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

Syntakticko sémantické třídy kontextových synonym založených na bilingvním korpusu

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

Tento dokument shrnuje závěry tříleté studie o slovesných synonymech v překladu, založené na syntaktických i sémantických kritériích. Primárními jazykovými zdroji jsou stávající české a anglické lexikální a korpusové zdroje, konkrétně valenční lexikony ve stylu Pražského závislostního korpusu, FrameNet, VerbNet, PropBank, WordNet a paralelní Pražský česko-anglický závislostní korpus. Výsledný lexikon slovesných synonym (dříve nazývaný CzEngClass, nyní SynSemClass) a všechny související zdroje spojené se stávajícími lexikony  jsou veřejně a volně dostupné. Projekt samotný sice předpokládá ruční práci s anotacemi, ale předpokládáme, že výsledný zdroj (spolu se stávajícími) použijeme jako nezbytný zdroj pro vývoj automatických metod rozšíření takového lexikonu nebo vytvoření podobných lexikonů pro další jazyky.


Relation of affirmative and negative forms of adjectives and nouns from the point of view of their valency

Vztah afirmativní a negované formy adjektiv a substantiv z hlediska jejich valence

When treating valency of adjectives and nouns in a valency lexicon it is necessary to decide whether their affirmative and negative form can be captured in one entry, e.g., (ne)závislý ‘(in)dependent’ and (ne)závislost ‘(in)dependence’. There are two cases that would lead to creating a separate entry in the lexicon, namely a difference between the meaning of an affirmative form and the corresponding negative form, e.g., volnost ‘freedom’ vs. nevolnost ‘indisposition’, and a difference in their valency, cf. Eng. dependent on and independent of. Focusing on valency complementations expressed by a prepositional group, we show that valency of negative forms of Czech adjectives and nouns in used corpus data is, with few exceptions, the same as valency of the corresponding affirmative forms, e.g. (ne)spokojený s čím ‘(un)satisfied with sth’, (ne)spokojenost s čím  ‘(dis)satisfaction with sth’. However, it often differs as for its frequency. When capturing valency of affirmative and negative forms in one entry in a lexicon it is important to treat not only the common cases but also less frequent negative forms and their valency (e.g., nevděčný za něco ‘ungrateful for sth’) as well as the opposite cases in which the frequency of a negative form and its valency considerably outnumbers the frequency of the affirmative form (e.g., nepostradatelný pro někoho ‘indispensable to sb’).

Při zpracování valence adjektiv a substantiv ve valenčním slovníku je třeba rozhodnout, zda je možné jejich afirmativní a negované formy zpracovat v jednom hesle, např. (ne)závislý, (ne)závislost. Kromě rozdílů ve významu afirmativní a negované formy, např. volnost (svoboda) vs. nevolnost (nepříjemný tělesný stav), by k vydělení zvláštního hesla vedla také jejich odlišná valence (srov. anglické dependent on vs. independent of). Naše korpusová analýza ukazuje, že negované formy českých adjektiv a substantiv mají až na výjimky stejnou předložkovou valenci jako jejich afirmativní formy (např. (ne)spokojený s čím, (ne)spokojenost s čím), liší se však jejich frekvence. Při zpracování afirmativních a negovaných forem v jednom hesle je vedle běžných případů třeba jednotným způsobem ošetřit jak méně doložené negované formy a jejich valenci (např. nevděčný za něco), tak případy, kdy frekvence negované formy a její valence naopak převažuje nad afirmativní formou (nepostradatelný pro někoho).


NomVallex 1.0 - Valency Lexicon of Nouns

NomVallex 1.0 - Valenční slovník substantiv

The NomVallex I. lexicon describes valency of Czech deverbal nouns belonging to three semantic classes, namely Communication (e.g. dotaz 'question'), Mental Action (e.g. plán 'plan') and Psych State (e.g. nenávist 'hatred'). It covers stem-nominals (e.g. dotazování 'asking') as well as root-nominals (e.g. dotaz 'question'). It captures all lexical meanings of the nouns, differentiating between basic “categorial” meanings of action (e.g. žádání (si) ‘asking’, dovtípení (se) ‘inferring’), abstract result of an action (e.g. žádost ‘request’), property / quality (e.g. důvtip ‘ingenuity’), material object (e.g. pohled ‘postcard’), or container / quantity (e.g. počet ‘number’). Nouns matching the following criteria were included in the lexicon: its semantic class is either Communication, Mental Action or Psych State, its categorial meaning is action or abstract result of an action, and it exhibits non-systemic valency behaviour (especially non-systemic forms of participants) in at least one of its meanings. In total, the lexicon includes 505 lexical units in 248 lexemes. Valency properties are captured in the form of valency frames, specifying valency slots and their morphemic forms. The lexicon aims to illustrate the full range of syntactic structures of noun phrases, and thus the syntactic behaviour of every lexical unit is exemplified with all combinations of its participants (in all forms specified in the valency frame) which were found in the corpus data (CNC SYNv8 and Araneum Bohemicum Maximum). The lexicon is created within the theoretical framework of Functional Generative Description and was inspired by the VALLEX lexicon; it adopts the VALLEX annotation scheme, and in relevant cases, deverbal nouns captured in NomVallex I. mirror the division of lexemes into lexical units and the assignment of lexical units to semantic classes of the base verbs captured in the VALLEX lexicon.

Valenční slovník NomVallex I. zachycuje valenci českých deverbativních substantiv, která alespoň v jednom ze svých významů patří k sémantické třídě Communication (např. dotaz, dotázání se – dotazování se), Mental Action (např. plán, plánování) nebo Psych State (např. nenávist, nenávidění), a to v celkovém počtu 248 lexémů zahrnujících 505 lexikálních jednotek. Problematiku substantivní valence zpracovává v teoretickém rámci Funkčního generativního popisu, přičemž se důsledně opírá o korpusový materiál (korpusy řady SYN Českého národního korpusu a korpus Araneum Bohemicum Maximum). Navazuje na valenční slovník VALLEX, odkud přebírá anotační schéma, v relevantních případech rozdělení základových slovesných lexémů do lexikálních jednotek a jejich přiřazení k sémantickým třídám. U substantiv zachycuje všechny jejich lexikální významy, přičemž rozlišuje základní kategoriální významy událost (např. žádání, dovtípení se), abstraktní výsledek děje (např. žádost), vlastnost (např. důvtip), substance (např. komunikace (silnice)) a kontejner (např. počet). S cílem demonstrovat valenční chování různých typů substantivních derivátů jsou do slovníku zařazeny jak kmenové deriváty (odvozené sufixy -ní/-tí, např. žádání, navrhování - navržení, namítání - namítnutí), tak kořenové deriváty (odvozené různými sufixy, včetně sufixu nulového, např. žádost, návrh, námitka), je-li možné je od příslušných základových sloves utvořit. Kritériem pro zařazení do slovníku je příslušnost k jedné ze tří výše uvedených sémantických tříd, označení události nebo abstraktního výsledku děje a projev nesystémového valenčního chování, zejména nesystémové formy valenčních doplnění. Valenci zachycuje v podobě valenčního rámce, který pro každé valenční doplnění uvádí funktor a množinu možných morfematických vyjádření, a příkladů, které se vyskytly v použitých korpusech. Jeho cílem je na korpusových datech ukázat, v jakých syntaktických strukturách se zkoumaná substantiva mohou vyskytovat, proto dokládá všechny kombinace aktantů (ve všech formách uvedených ve valenčním rámci), které se u daných substantiv v použitých korpusových datech vyskytly.

Veronika Kolářová
Anna Vernerová
Jana Klímová


NomVallex I. Valenční slovník substantiv


Nouns derived from verbs with suppletive roots: A corpus-based study of action nouns with the roots klád and lož

Substantiva tvořená od sloves se supletivními kořeny: Korpusová studie deverbativ s kořeny klád a lož

In the word-formation chapters of František Štícha’s newest grammar, suffixless action nouns are provided with contexts demonstrating that they can be interpreted both perfectively and imperfectively, i.e., in relation to the verbs with both the perfective and imperfective aspect (e.g. hvizd ‘whistle’ < hvízdat_impf ‘to whistle_impf’|hvízdnout_pf ‘to whistle_pf’). In support of Štícha’s analysis, the present paper deals with action nouns derived from verbs with the suppletive roots klád and lož (e.g. překládat_impf ‘to replace_impf’|přeložit_pf ‘to replace_pf’), containing various suffixes, e.g. -ba (sklad-ba ‘composition’), -ka (pře-klád-ka ‘replacement’) or -0 (pře-klad-0 ‘translation’). Although these nouns refer formally to a particular member of the aspectual pair (přeložka ‘replacement’ – přeložit_pf ‘to replace_pf’, překládka ‘replacement’ < překládat_impf ‘to replace_impf’), corpus data documents that they are used in the same contexts and are mutually interchangeable, which is in line with our proposal to analyze each of the nouns with respect to both verbs, though with formally different roots (přeložka ‘replacement’ < překládat_impf ‘to replace_impf’|přeložit_pf ‘to replace_pf’, překládka ‘replacement’ < překládat_impf ‘to replace_impf’| přeložit_pf ‘to replace_pf’). An elaborate description of the meanings and valency of the nominalizations with the lož/klád roots is provided in the paper.

V nejnovější mluvnici Františka Štíchy a kol. jsou v kapitolách věnovaných slovotvorbě  bezpříponová dějová substantiva představena v kontextech, v nichž jsou užívána dokonavě i nedokonavě, tedy ve vztahu k oběma motivujícím slovesům tvořícím vidový pár (např. hvizd < hvízdat_impf|hvízdnout_pf). V návaznosti na Štíchovu analýzu se v této práci věnujeme bezpříponovým substantivům s kořeny klád a lož (např. překládat_impf|přeložit_pf), obsahujícím různé sufixy, např. -ba (sklad-ba), -ka (pře-klád-ka) nebo -0 (pře-klad-0). Přestože tato substantiva formálně odkazují pouze k jednomu členu vidové dvojice (přeložka – přeložit_pf, překládka < překládat_impf), korpusová data ukazují, že jsou užívána ve stejných kontextech a jsou vzájemně zaměnitelná. Tato skutečnost podporuje naši hypotézu, že bezpříponová dějová substantiva je třeba systematicky vztahovat k celé vidové dvojici základových sloves, a to i v případě jejich formálně odlišných kořenů (tedy přeložka < překládat_impf|přeložit_pf, překládka < překládat_impf|přeložit_pf). Součástí naší analýzy je důkladný popis významů a valence jednotlivých substantiv s kořeny klád a lož.


CzeDLex 0.6 and its Representation in the PML-TQ

CzeDLex 0.6 a jeho reprezentace v PML-TQ

CzeDLex is an electronic lexicon of Czech discourse connectives with its data coming from a large treebank annotated with discourse relations. Its new version CzeDLex 0.6 is significantly larger with respect to manually processed entries. Also, its structure has been modified to allow for primary connectives to appear with multiple entries for a single discourse sense. We present the new version of the lexicon and demonstrate possibilities of mining various types of information from the lexicon using PML-Tree Query.

CzeDLex je elektronický slovník českých diskurzních konektorů s daty pocházejícími z velkého korpusu anotovaného diskurzními vztahy. Jeho nová verze CzeDLex 0.6 přináší podstatně větší podíl ručně zpracovaných položek. Struktura slovníku byla upravena, aby umožňovala výskyt primárních konektorů s více položkami pro jeden diskurzní typ. Představujeme novou verzi slovníku a ukazujeme možnosti vyhledávání různých typů informací ve slovníku pomocí PML-Tree Query.

Jiří Mírovský
Lucie Poláková
Pavlína Synková


Enhanced and Deep Universal Dependencies for Many Languages

Rozšířené a hluboké univerzální závislosti (Universal Dependencies) pro mnoho jazyků

Many linguistic theories and annotation frameworks contain a deep-syntactic and/or semantic layer. While many of these frameworks have been applied to more than one language, none of them is anywhere near the number of languages that are covered in Universal Dependencies (UD). In my talk, I will first discuss Enhanced Universal Dependencies (EUD), a set of semantically-oriented enhancements that have been proposed within the framework of Universal Dependencies (but which are still available only for a small number of languages). I will also present some preliminary observations from the current shared task on parsing into EUD (https://universaldependencies.org/iwpt20/). In the second part, I will present some additional enhancements, called Deep UD, which extend beyond the official UD guidelines. I will focus on two aspects: how can these enhancements be useful for natural language understanding, and to what extent can they be obtained semi-automatically from the surface annotation for many typologically different languages.

Mnohé lingvistické teorie a anotační projekty obsahují hloubkově-syntaktickou a/nebo sémantickou rovinu. I když většina z těchto projektů mířila na více než jeden jazyk, žádný z nich se ani zdaleka neblíží počtu jazyků, které jsou pokryté projektem Universal Dependencies (UD). Ve své přednášce nejprve proberu tzv. rozšířené univerzální závislosti (Enhanced Universal Dependencies, EUD), sadu sémanticky orientovaných rozšíření, která byla navržena v rámci projektu Universal Dependencies (ale v současné době jsou k dispozici pouze pro malý počet jazyků). Představím také předběžná pozorování z právě probíhající soutěže v automatickém větném rozboru do EUD (https://universaldependencies.org/iwpt20/). Ve druhé části představím další rozšíření, která navrhujeme v rámci projektu Deep UD a která přesahují rámec současných anotačních pravidel UD. Zaměřím se na dva aspekty: jak tato rozšíření mohou být užitečná při porozumění přirozenému jazyku strojem a do jaké míry je můžeme získat z povrchově syntaktické anotace automaticky, pro mnoho typologicky odlišných jazyků.


Universal Dependencies is an international project and community that seeks to provide morphologically and syntactically annotated data for many languages, using a uniform annotation style. We report on the Czech grant project MANYLA that was one of the driving forces behind UD.

Universal Dependencies (univerzální závislosti) je mezinárodní projekt a komunita, která se snaží poskytnout morfologicky a syntakticky anotovaná data pro mnoho jazyků v jednotném anotačním stylu. Informujeme o českém grantovém projektu MANYLA, který byl jednou z hnacích sil UD.


Universal Dependencies: A Search for Harmonized Morphological and Syntactic Annotation

Universal Dependencies: Hledání harmonizované morfologické a syntaktické anotace

For at least two decades, syntactically annotated corpora (treebanks) have been instrumental both in linguistic research and in development of natural language understanding applications. Even though the application aspect somewhat diminished with the current surge of neural networks, the classical who-did-what-to-whom type of questions still cannot be answered without understanding the syntax of the sentence.
In order to facilitate the usage of treebanks, it is desirable that they capture same phenomena the same way, across languages and domains. This is exactly the goal of Universal Dependencies (UD): a community effort to define cross-linguistically applicable annotation guidelines for morphology and syntax, and to provide data annotated following those guidelines. In my talk, I will introduce UD, its main principles and the current state, and I will discuss some of the challenges that harmonization and multi-lingual annotation presents. In the last part of the talk, I will touch upon the latest development towards Enhanced UD and Deep UD.

Po nejméně dvě desetiletí jsou syntakticky anotované korpusy (treebanky) důležitým zdrojem jak pro jazykovědný výzkum, tak pro vývoj počítačových aplikací, které potřebují porozumět přirozenému jazyku.


FGD at MRP 2020: Prague Tectogrammatical Graphs

FGP na MRP 2020: Pražské tektogramatické grafy

Prague Tectogrammatical Graphs (PTG) is a meaning representation framework that originates in the tectogrammatical layer of the Prague Dependency Treebank (PDT) and is theoretically founded in Functional Generative Description of language (FGD). PTG in its present form has been prepared for the CoNLL 2020 shared task on Cross-Framework Meaning Representation Parsing (MRP). It is generated automatically from the Prague treebanks and stored in the JSON-based MRP graph interchange format. The conversion is partially lossy; in this paper we describe what part of annotation was included and how it is represented in PTG.

Pražské tektogramatické grafy (PTG) představují reprezentaci pro zachycení významu, která má kořeny v tektogramatické rovině Pražského závislostního korpusu (PDT) a je teoreticky podložena Funkčním generativním popisem jazyka (FGP). Ve své současné podobě byly PTG připraveny pro soutěž CoNLL 2020 v analýze významových reprezentací napříč formalismy (MRP). Jsou automaticky generovány z pražských závislostních korpusů a uloženy v grafovém formátu založeném na JSONu. Převod je částečně ztrátový; v tomto článku popisujeme, které části anotace byly do PTG zahrnuty a jak jsou v PTG reprezentovány.


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 thirteenth release of UD Treebanks, Version 2.7.

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 třinácté vydání treebanků UD, verze 2.7.

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
Þórunn Arnardóttir
Gashaw Arutie
Jessica Naraiswari Arwidarasti
Masayuki Asahara
Luma Ateyah
Furkan Atmaca
Mohammed Attia
Aitziber Atutxa
Liesbeth Augustinus
Elena Badmaeva
Keerthana Balasubramani
Miguel Ballesteros
Esha Banerjee
Sebastian Bank
Verginica Barbu Mititelu
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
Kristina Brokaitė
Aljoscha Burchardt
Marie Candito
Bernard Caron
Gauthier Caron
Tatiana Cavalcanti
Gülşen Cebiroğlu Eryiğit
Flavio Massimiliano Cecchini
Giuseppe G. A. Celano
Slavomír Čéplö
Savas Cetin
Özlem Çetinoğlu
Fabricio Chalub
Ethan Chi
Yongseok Cho
Jinho Choi
Jayeol Chun
Alessandra T. Cignarella
Silvie Cinková
Aurélie Collomb
Çağrı Çöltekin
Miriam Connor
Marine Courtin
Elizabeth Davidson
Marie-Catherine de Marneffe
Valeria de Paiva
Mehmet Oguz Derin
Elvis de Souza
Arantza Diaz de Ilarraza
Carly Dickerson
Arawinda Dinakaramani
Bamba Dione
Peter Dirix
Kaja Dobrovoljc
Timothy Dozat
Kira Droganova
Puneet Dwivedi
Hanne Eckhoff
Marhaba Eli
Ali Elkahky
Binyam Ephrem
Olga Erina
Tomaž Erjavec
Aline Etienne
Wograine Evelyn
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
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
Tomáš Jelínek
Anders Johannsen
Hildur Jónsdóttir
Fredrik Jørgensen
Markus Juutinen
Sarveswaran K
Hüner Kaşıkara
Andre Kaasen
Nadezhda Kabaeva
Sylvain Kahane
Hiroshi Kanayama
Jenna Kanerva
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
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
Krister Lindén
Nikola Ljubešić
Olga Loginova
Andry Luthfi
Mikko Luukko
Olga Lyashevskaya
Teresa Lynn
Vivien Macketanz
Aibek Makazhanov
Michael Mandl
Christopher Manning
Ruli Manurung
Cătălina Mărănduc
David Mareček
Katrin Marheinecke
Héctor Martínez Alonso
André Martins
Jan Mašek
Hiroshi Matsuda
Yuji Matsumoto
Ryan McDonald
Sarah McGuinness
Gustavo Mendonça
Niko Miekka
Karina Mischenkova
Margarita Misirpashayeva
Anna Missilä
Cătălin Mititelu
Maria Mitrofan
Yusuke Miyao
AmirHossein Mojiri Foroushani
Amirsaeid Moloodi
Simonetta Montemagni
Amir More
Laura Moreno Romero
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
Lương Nguyễn Thị
Huyền Nguyễn Thị Minh
Yoshihiro Nikaido
Vitaly Nikolaev
Rattima Nitisaroj
Alireza Nourian
Hanna Nurmi
Stina Ojala
Atul Kumar Ojha
Adédayọ̀ Olúòkun
Mai Omura
Emeka Onwuegbuzia
Petya Osenova
Robert Östling
Lilja Øvrelid
Şaziye Betül Özateş
Arzucan Özgür
Balkız Öztürk Başaran
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
Dage Särg
Baiba Saulīte
Yanin Sawanakunanon
Kevin Scannell
Salvatore Scarlata
Nathan Schneider
Sebastian Schuster
Djamé Seddah
Wolfgang Seeker
Mojgan Seraji
Mo Shen
Atsuko Shimada
Hiroyuki Shirasu
Muh Shohibussirri
Dmitry Sichinava
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
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
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
Daniel van Niekerk
Gertjan van Noord
Viktor Varga
Eric Villemonte de la Clergerie
Veronika Vincze
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
Zhuoran Yu
Zdeněk Žabokrtský
Shorouq Zahra
Amir Zeldes
Hanzhi Zhu
Anna Zhuravleva


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 twelfth release of UD Treebanks, Version 2.6.

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 dvanácté vydání treebanků UD, verze 2.6.

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


We present our system for prediction of typological features from the World Atlas of Language Structures (WALS), which participated in the shared task organized as a part of the SIGTYP 2020 workshop.

Představujeme systém pro předpovídání rysů z World Atlas of Language Structures (WALS), který se účastnil soutěže pořádané u příležitosti typologického workshopu SIGTYP 2020.


Compiling Czech Parliamentary Stenographic Protocols into a Corpus

Kompilace stenografických záznamů českého parlamentu do korpusu

The Parliament of the Czech Republic consists of two chambers: the Chamber of Deputies (Lower House) and the Senate (Upper House). In our work, we focus on agenda and documents that relate to the Chamber of Deputies. Namely, we pay particular attention to stenographic protocols that record the Chamber of Deputies’ meetings. Our overall goal is to continually compile the protocols into the TEI encoded corpus ParCzech and make the corpus accessible in a more user friendly way than the Parliament publishes the protocols. In the very first stage of the compilation, the ParCzech corpus consists of the 2013+ protocols that we make accessible and searchable in the TEITOK web-based platform.

Parlament České republiky se skládá ze dvou komor: Poslanecké sněmovny (dolní komora) a Senátu (horní komora). V naší práci se zaměřujeme na agendu a dokumenty týkající se Poslanecké sněmovny. Konkrétně věnujeme zvláštní pozornost stenografickým protokolům, které zaznamenávají schůze Poslanecké sněmovny. Naším cílem je kontinuálně kompilovat protokoly do korpusu ParCzech kódovaného TEI a zpřístupnit ho uživatelsky přívětivějším způsobem, než tak činí Parlament ČR. V první fázi kompilace ParCzech obsahuje protokoly z let 2013+, které zpřístupňujeme a prohledáváme ve webové platformě TEITOK.

Barbora Hladká
Matyáš Kopp
Pavel Straňák


The ParCzech PS7 1.0 corpus is the very first member of the corpus family of data coming from the Parliament of the Czech Republic. ParCzech PS7 1.0 consists of stenographic protocols that record the Chamber of Deputies' meetings held in the 7th term between 2013-2017. The audio recordings are available as well. Transcripts are provided in the original HTML as harvested, and also converted into TEI-derived XML format for use in TEITOK corpus manager. The corpus is automatically enriched with the morphological and named-entity annotations using the procedures MorphoDita and NameTag.

Korpus ParCzech PS7 1.0 je úplně první část rodiny korpusů z Parlamentu České republiky. ParCzech PS7 1.0 obsahuje stenoprotokoly z Poslanecké sněmovny sedmého volebního období z let 2013-2017. Audio záznamy jsou přiloženy. Přepisy jsou poskytnuty v původním HTML formátu a navíc zkonvertovány do TEI-odvozeném formátu pro korpusového správce TEITOK. Korpus je automaticky obohacen o morfologii a jmenné entity programy MorphoDita a NameTag.


The ParCzech PS7 2.0 corpus is the second version of ParCzech PS7 consisting of stenographic protocols that record the Chamber of Deputies' meetings held in the 7th term between 2013-2017. The protocols are provided in their original HTML format, TEI format and TEI-derived format to make them searchable in the TEITOK corpus manager. Their audio recordings are available as well. The corpus is automatically enriched with the morphological, syntactic, and named-entity annotations using the procedures UDPipe 2 and NameTag 2.

Korpus ParCzech PS7 2.0 je druhá verze korpusu ParCzech PS7, který obsahuje stenografické protokoly sedmého volebního období v letech 2013-2017. Protokoly jsou v jejich puvodním HTML formátu, v TEI formátu a TEI-odvozeném formátu pro korpusového správce TEITOK. Audio záznamy jsou přiloženy. Korpus je automaticky obohacen o morfologii, syntax a jmenné entity programy UDPipe 2 a NameTag 2.


Manual for Morphological Annotation, Revision for the Prague Dependency Treebank - Consolidated 2020 release

Manuál pro anotaci na morfologické rovině. Revize pro konsolidované vydání Pražského závislostního korpusu 1.0

Although the title of this report inherits the word "Manual" from the previous versions, it is no more intended to guide the annotators. Rather it attempts to describe the current state of the morphological annotation in the Prague Dependency Treebank – Consolidated 1.0 (PDT-C 1.0) We believe that the guidelines can be of use to the users of the PDT-C 1.0 data, as well as for possible preparation of new data.

Ačkoli název této zprávy přebírá slovo „Manuál“ z předchozích verzí, její účel již primárně není sloužit jako návod pro anotátory. Spíše se pokouší popsat současný stav morfologické anotace ve vydání Prague Dependency Treebank - Consolidated 1.0 (PDT-C 1.0) Věříme, že pokyny mohou být užitečné pro uživatele dat PDT-C 1.0, stejně jako pro přípravu nových.

Marie Mikulová
Jan Hajič
Jiří Hana
Hana Hanová
Jaroslava Hlaváčová
Emil Jeřábek
Barbora Štěpánková
Barbora Vidová Hladká
Daniel Zeman


Spatial Adverbials in Written and Spoken Text (Case study)

Vyjadřování prostorových určení v textu psaném a mluveném (Případová studie)

. Based on an analysis of the rich material of the Prague Database of Syntactic Forms and Functions (ForFun), which contains written texts as well as transcriptions of dialogues, we describe functions and forms of spatial adverbials and observe differences in their expression in written and spoken text. We focus on basic formal expressions of adverbials: (i) an adverb, (ii) a dependent clause and (iii) a prepositional phrase. For each formal expression (i) – (iii), we describe the characteristic features of the spatial adverbials in the spoken communication that we gained from the ForFun database.

Na základě analýzy bohatého materiálu Pražské databáze syntaktických forem a funkcí (ForFun), která obsahuje psané texty i přepisy dialogů, popisujeme funkce a formy prostorových určení a sledujeme rozdíly v jejich vyjádření v psané i mluvené podobě text. Zaměřujeme se na základní formální vyjádření příslovečných určení: (i) příslovce, (ii) závislá věta a (iii) předložková fráze. Pro každý formální výraz (i) - (iii) popisujeme charakteristické rysy prostorových určení v mluvené komunikaci, které jsme získali z databáze ForFun.


VALLEX 4.0 provides information on the valency structure (combinatorial potential) of verbs in their particular senses, which are characterized by glosses and examples. VALLEX 4.0 describes 4 700 Czech verbs in more than 11 000 lexical units, i.e., given verbs in the given senses.
VALLEX 4.0 is a is a collection of linguistically annotated data and documentation, resulting from an attempt at formal description of valency frames of Czech verbs. In order to satisfy different needs of different potential users, the lexicon is distributed (i) in a HTML version (the data allows for an easy and fast navigation through the lexicon) and (ii) in a machine-tractable form, so that the VALLEX data can be used in NLP applications.
češtiny.
VALLEX 4.0 provides (in addition to information from previous versions) also characteristics of verbs expressing reciprocity and reflexivity.

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 základní údaje jsou doplněny o některé další syntaktické a sémantické charakteristiky. VALLEX 4.0 zachycuje 4 700 českých sloves, která odpovídají více než 11 000 lexikálním jednotkám, tedy vždy danému slovesu v daném významu.
VALLEX je budován jako odpověď na potřebu rozsáhlého a kvalitního veřejně dostupného slovníku, který by obsahoval syntaktické a sémantické charakteristiky českých sloves a byl přitom široce uplatnitelný v aplikacích pro zpracování přirozeného jazyka. Při navrhování koncepce slovníku byl proto kladen důraz na všestranné využití jak pro lidského uživatele, tak pro automatické zpracování češtiny.
VALLEX 4.0 obohacuje informace z předchozích verzí o charakteristiku sloves vyjadřujících reflexivní a reciproční významy.

Markéta Lopatková
Václava Kettnerová
Anna Vernerová
Eduard Bejček
Zdeněk Žabokrtský


IWPT 2020 Shared Task Data and System Outputs

Data a systémové výstupy soutěže IWPT 2020

This package contains data used in the IWPT 2020 shared task. It contains training, development and test (evaluation) datasets. The data is based on a subset of Universal Dependencies release 2.5 (http://hdl.handle.net/11234/1-3105) but some treebanks contain additional enhanced annotations. Moreover, not all of these additions became part of Universal Dependencies release 2.6 (http://hdl.handle.net/11234/1-3226), 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 2020. Obsahuje trénovací, vývojová a testovací (vyhodnocovací) datové množiny. Data jsou založena na podmnožině vydání 2.5 Universal Dependencies (http://hdl.handle.net/11234/1-3105), ale některé treebanky obsahují další obohacené anotace nad rámec UD 2.5.


Overview of the IWPT 2020 Shared Task on Parsing into Enhanced Universal Dependencies

Přehled soutěže IWPT 2020 v syntaktické analýze do Enhanced Universal Dependencies

This overview introduces the task of parsing into enhanced universal dependencies, describes the datasets used for training and evaluation, and evaluation metrics. We outline various approaches and discuss the results of the shared task.

Tento článek představuje úlohu parsingu (syntaktické analýzy) do rozšířených Universal Dependencies, popisuje data použitá pro trénování a vyhodnocení, jakož i evaluační metriky. Stručně shrnujeme jednotlivé přístupy a probíráme výsledky úlohy.


Consistency of the morphological dictionary MorfFlex

Konzistence morfologického slovníku MorfFlex

The paper describes the new version of the "Prague" morphological dictionary MorfFlex.

Náš příspěvek chce představit novou verzi tzv. „pražského“ morfologického slovníku MorfFlex.


The method of stylometry by most frequent words does not allow direct comparison of original texts and their translations, i.e. across languages. For instance, in a bilingual Czech-German text collection containing parallel texts (originals and translations in both directions, along with Czech and German translations from other languages), authors would not cluster across languages, since frequency word lists for any Czech texts are obviously going to be more similar to each other than to a German text, and the other way round. We have tried to come up with an interlingua that would remove the language-specific features and possibly keep the linguistically independent features of individual author signal, if they exist. We have tagged, lemmatized, and parsed each language counterpart with the corresponding language model in UDPipe, which provides a linguistic markup that is cross-lingual to a significant extent. We stripped the output of language-dependent items, but that alone did not help much. As a next step, we transformed the lemmas of both language counterparts into shared pseudolemmas based on a very crude Czech-German glossary, with a 95.6% success. We show that, for stylometric methods based on the most frequent words, we can do without translations.

Metoda stylometrie nejčastějšími slovy neumožňuje přímé srovnání původních textů a jejich překladů, tj. Napříč jazyky. Například v dvojjazyčné česko-německé textové sbírce obsahující paralelní texty (originály a překlady v obou směrech spolu s českými a německými překlady z jiných jazyků) by autoři neshlukovali mezi jazyky, protože seznamy četných slov pro jakékoli české texty jsou zjevně bude se více podobat německému textu a naopak. Pokusili jsme se přijít s interlinguou, která by odstranila rysy specifické pro jazyk a případně zachovala jazykově nezávislé rysy signálu jednotlivého autora, pokud existují. Každý jazykový protějšek jsme označili, lemmatizovali a analyzovali odpovídajícím jazykovým modelem v UDPipe, který poskytuje jazykové označení, které je do značné míry vícejazyčné. Odstranili jsme výstup jazykově závislých položek, ale to samo o sobě moc nepomohlo. V dalším kroku jsme transformovali lemma obou jazykových protějšků na sdílená pseudolemata na základě velmi hrubého česko-německého glosáře s 95,6% úspěšností. Ukazujeme, že u stylometrických metod založených na nejčastějších slovech se můžeme obejít bez překladů.


The suffixes -ismus and -ita in nouns in Czech

Přípony -ismus a -ita v substantivech v češtině

The interplay between borrowing and word formation (in particular, derivation) is documented on the example of the suffixes -ismus and -ita,  which are listed among the most common suffixes in loan nouns in Czech. They are both used to form abstract nouns but differ in many aspects. The suffix -ismus combines with bases that form larger derivational families than those of -ita but still most nouns in -ita share their root with several other derivatives, too. By analysing selected derivatives and their mutual relations across a large amount of derivational families, I demonstrate that the size and inner structure of derivational families can provide significant knowledge about the meaning of the formations analysed. The meanings of the suffixes are described using patterns which involve the most relevant derivatives with explicitly marked derivational relations. Using the patterns, it is possible to explain semantic nuances that have not been described with loan words in Czech so far.

Vzájemná provázanost přejímání slov a slovotvorby (specificky derivace) je demonstrována na příkladu přípon -ismus a -ita,  které jsou uváděny mezi nejběžnějšími příponami v přejatých substantivech v češtině. Obě přípony odvozují abstraktní substantiva, nicméně v mnoha dalších ohledech se liší. Přípona -ismus se kombinuje se základy, které vytvářejí větší derivační rodiny než základy kombinované s -ita, ale i substantiva na -ita většinou sdílejí svůj kořen s několika dalšími deriváty. Analýzou vybraných derivátů a jejich vzájemných vztahů napříč velkého množství derivačních rodin ukazuji, že velikost a vnitřní struktura derivačních rodin může poskytnout informace o významu analyzovaných derivátů. Význam přípon je popsán pomocí vzorců, do kterých jsou zahrnuty relevantní deriváty s explicitně vyznačenými derivačními vztahy. S použitím těchto vzorců je možné vysvětlit sémantické nuance, které u přejaých slov v češtině zatím nebyly popsány.


Patterns in derivation of Czech: Applying the paradigmatic approach to Czech word-formation

Vzorce v odvozování slov v češtině: Aplikace paradigmatického přístupu na českou slovotvorbu

Concurring with the recent discussion on derivational paradigms (Bonami & Strnadová 2018, Fernandéz-Alcaina & Čermák 2018, Štekauer 2014, and others), I will present two case studies which aim at identification of repeating patterns (paradigms) in derivational morphology of Czech.

First, suffixless action nouns derived from verbs (skok 'jump') are analysed and contrasted with unmotivated suffixless nouns (noc 'night') from which denominal verbs are derived. The corpus data reveal that suffixless action nouns correspond mostly to a pair of verbs with aspect-changing suffixes (cf. skákat : skočit 'to jump.PFV|IPFV' > skok 'jump'). In contrast, verbs that are based on nouns use a prefix to change the aspect (noc 'night' > nocovat 'to stay.IPFV overnight' > přenocovat 'to stay.PFV overnight').

The difference between verbs with verbal roots vs. nominal roots is elaborated into two patterns which are exploited in the second case study on verbal morphology. Assuming that, according to my analysis, Czech native verbs with verbal roots prefer to change the aspect by substituting the suffix (navrhnout : navrhovat 'to propose.PFV|IPFV') while verbs with nominal roots attach a prefix (nocovat : přenocovat 'to stay.PFV|IPFV overnight'), a clear dominance of the prefixation pattern with loan verbs (e.g. kontrolovat : zkontrolovat 'to control.PFV|IPFV') over the suffixation pattern (riskovat : risknout 'to risk.PFV|IPFV') suggests that loan verbs in Czech resemble native denominal verbs.

V návaznosti na aktuální diskuzi o derivačních paradigmatech ve slovotvorbě přednáška představí dvě případové studie, jejichž cílem je identifikace opakujících se vzorců (paradigmat) v derivační morfologii češtiny. První studie se zabývá odvozováním bezpříponových dějových substantiv, druhá studie slovotvorných chováním přejatých sloves v češtině.


Zero-derived nominals in a language with obligatory verbal suffixes: The case of Czech

Deverbální substantiva odvozená nulovou derivací v jazyce s obligatorními verbálními sufixy: Situace v češtině

In  Czech, derivational  zero  suffixes  are  assumed  to  occur  in  nouns  that  denote  an  action  or  a  result. These nouns are viewed as derived from verbs because the action meaning is primarily expressed by verbs. As verbs in Czech are obligatorily marked by a thematic suffix conveying grammatical aspect, deverbal  zero-suffix  nouns  belong  to  the  minority  of  derivations  that  have  a  simpler  morphemic structure  than  their  base  words  and  violate  thus  the  general  account  of  derivation  as  an  affix-adding process. In the paper, zero-derived nouns are analysed with respect to the motivating verbs and to competing nominalizations with overt suffixes.

V češtině se nulový odvozovací sufix předpokládá u substantiv s významem děje nebo výsledku. Tato substantiva jsou považována za deverbální deriváty, protože tyto významy jsou primárně vyjadřovány slovesy. V příspěvku jsou substantiva s nulovou příponu analyzována ve vztahu k základovým slovesům i ve vztahu ke konkurenčním substantivům s nenulovými příponami.


Universal Dependencies v2: An Evergrowing Multilingual Treebank Collection

Universal Dependencies v2: stále rostoucí mnohojazyčná sbírka treebanků

Universal Dependencies is an open community effort to create cross-linguistically consistent treebank annotation for many languages within a dependency-based lexicalist framework. The annotation consists in a linguistically motivated word segmentation; a morphological layer comprising lemmas, universal part-of-speech tags, and standardized morphological features; and a syntactic layer focusing on syntactic relations between predicates, arguments and modifiers. In this paper, we describe version 2 of the guidelines (UD v2), discuss the major changes from UD v1 to UD v2, and give an overview of the currently available treebanks for 90 languages.

Universal Dependencies je komunitní projekt, jehož cílem je vytvořit mnohojazyčnou sbírku korpusů anotovaných způsobem, který je konzistentní napříč jazyky, v rámci závislostního lexikalistického přístupu. Anotace sestává z lingvisticky motivované segmentace na slova, z morfologické roviny obsahující lemmata, univerzální slovní kategorie a standardizované morfologické rysy, jakož i ze syntaktické roviny, která se zaměřuje na syntaktické vztahy mezi predikáty, argumenty a volnými rozvitími.

Joakim Nivre
Marie-Catherine de Marneffe
Filip Ginter
Jan Hajič
Christopher Manning
Sampo Pyysalo
Sebastian Schuster
Francis Tyers
Daniel Zeman


Cross-Lingual Information Retrieval (for Elitr LangTools workshop at Eurosai 2020)

Mezijazyčné vyhledávání informací (pro Elitr LangTools workshop při Eurosai 2020)


Cross-Lingual Information Retrieval DEMO

DEMO mezijazyčného vyhledávání informací

The Cross-Lingual Information Retrieval (CLIR) tool allows you to search in documents in various languages, using your own language both to enter the search query as well as to display the search results, thanks to automated machine translation.
In the demo, you can search in audits and other documents published by the Czech and Belgian Supreme Audit Institutions. The demo works in English, German, French and Czech.

Nástroj Cross-Lingual Information Retrieval (CLIR) vám umožňuje vyhledávat v dokumentech v různých jazycích a pomocí vlastního jazyka zadávat vyhledávací dotaz i zobrazovat výsledky vyhledávání díky automatizovanému strojovému překladu.
V ukázce můžete vyhledávat v auditech a dalších dokumentech publikovaných českými a belgickými nejvyššími kontrolními institucemi. Demo funguje v angličtině, němčině, francouzštině a češtině.


Deliverable D7.2 Report on NLP Technologies Workshop at EUROSAI Congress

Deliverable D7.2 Report o workshopu o jazykových technologiích na kongresu EUROSAI

This deliverable reports on the preparation of the LangTools workshop at EUROSAI Congress 2020, aimed at presenting NLP Technologies to supreme audit institution (SAI) representatives.

Tento deliverable reportuje přípravu workshopu LangTools na kongres EUROSAI 2020, zaměřeného na prezentaci jazykových technologií zástupcům nejvyšších kontrolních úřadů.


THEaiTRE: Artificial Intelligence to Write a Theatre Play

THEaiTRE: Umělá inteligence píše divadelní hru

We present the THEaiTRE project, in which we are trying to computationally generate a theatre play script.

Představujeme projekt THEaiTRE, ve kterém se snažíme počítačově vygenerovat scénář divadelní hry.


THEaiTRE: Artificial intelligence to write a theatre play

In the paper, we introduce the THEaiTRE project, which aims to automatically generate a theatre play script. We look at how this is done, how successful we have been so far and what problems we are facing.

V článku představíme projekt THEaiTRE, který si dává za cíl automaticky vygenerovat scénář divadelní hry. Podíváme se, jak to děláme, jak se nám to zatím daří a na jaké problémy narážíme.


Artificial intelligence is increasingly intruding into our lives, complementing or replacing people in various activities such as driving a car, translating text or making short news stories. We decided to give it a really challenging assignment: to write a new play. How's he going to deal with it? Can artificial intelligence create works of art? Should we even let it? What should be the role of artificial intelligence in society?

Umělá inteligence stále více zasahuje do našich životů a doplňuje či nahrazuje lidi v různých činnostech, jako je řízení auta, překlad textu či vytváření krátkých novinových zpráv. My jsme se rozhodli jí zadat opravdu náročný úkol: napsat novou divadelní hru. Jak se s tím popere? Zvládne umělá inteligence tvořit umělecká díla? A měli bychom jí to vůbec dovolit? Jaká by měla být role umělé inteligence ve společnosti?


Karel Čapek wrote about robots in 1920, are robots capable of writing a play about Karel Čapek these days? Do we want artificial intelligence to interfere with art? What is society's awareness of the use of robotics? And what will happen in the future? It is THEAITRE and Rudolf that will provide answers to these questions in their presentation at the InnoCamp.

Karel Čapek psal v roce 1920 o robotech, jsou v dnešní době roboti schopni napsat divadelní hru o Karlu Čapkovi? Chceme, aby umělá inteligence zasahovala do umění? Jaké je povědomí společnosti o využívání robotiky? A jak vývoj nastane v budoucnu? Odpovědi na tyto otázky přinese právě projekt THEAITRE a Rudolf ve své prezentaci na InnoCampu.


We present THEaiTRE, a starting research project aimed at automatic generation of theatre play scripts.
This paper reviews related work and drafts an approach we intend to follow.
We plan to adopt generative neural language models and hierarchical generation approaches, supported by summarization and machine translation methods, and complemented with a human-in-the-loop approach.

Prezentujeme THEaiTRE, začínající výzkumný projekt zaměřený na automatické generování scénářů divadelních her. Tento článek podává přehled související literatury a návrh přístupu, který plánujeme použít.
Konkrétně jde o generativní neuronové jazykové modely a metody hierarchického generování, s podporou automatické sumarizace a strojového překladu, doplněné o přístupy používající manuální lidské vstupy.

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


Science Café interview: With Rudolf Rosa on artificial intelligence and the THEaiTRE project

Science Café rozhovor: S Rudolfem Rosou o umělé inteligenci a projektu THEaiTRE

The THEaiTRE project provocatively asks if a robot can write a play. Over the past few months, scientists at MFF UK, in collaboration with DAMU experts, dramatists and actors, have programmed artificial intelligence to be able to generate a play script. The experiment is scheduled to premiere at 25. 11 in the Švanda Theatre – exactly 100 years since the premiere of Karel Čapek's R.U.R. play, whose anniversary it also marks.

Projekt THEaiTRE se provokativně ptá, zda robot zvládne napsat divadelní hru. V uplynulých měsících vědci z MFF UK ve spolupráci s odborníky z DAMU, dramaturgy a herci programovali umělou inteligenci tak, aby zvládla generovat scénář hry. Experiment má plánovanou premiéru na 25. 1. ve Švandově divadle – přesně 100 let od premiéry hry Karla Čapka R.U.R., jejíž výročí tím zároveň připomíná.


Measuring Memorization Effect in Word-Level Neural Networks Probing

Měření memorizačního efektu v probingu neuronových sítí na úrovni slov

Multiple studies have probed representations emerging in neural networks trained for end-to-end NLP tasks and examined what word-level linguistic information may be encoded in the representations.
In classical probing, a classifier is trained on the representations to extract the target linguistic information.
However, there is a threat of the classifier simply memorizing the linguistic labels for individual words, instead of extracting the linguistic abstractions from the representations, thus reporting false positive results.
While considerable efforts have been made to minimize the memorization problem, the task of actually measuring the amount of memorization happening in the classifier has been understudied so far.
In our work, we propose a simple general method for measuring the memorization effect, based on a symmetric selection of comparable sets of test words seen versus unseen in training.
Our method can be used to explicitly quantify the amount of memorization happening in a probing setup, so that an adequate setup can be chosen and the results of the probing can be interpreted with a reliability estimate.
We exemplify this by showcasing our method on a case study of probing for part of speech in a trained neural machine translation encoder.

Mnohé studie zkoumaly reprezentace vznikající v neuronových sítích trénovaných pro úkoly NLP a zkoumaly, jaké jazykové informace na úrovni slov mohou být v reprezentacích zakódovány.
V klasickém sondování je klasifikátor trénován na reprezentacích k získání cílové jazykové informace.
Hrozí však, že si klasifikátor pouze zapamatuje jazykové popisky pro jednotlivá slova, místo toho, aby z vyjádření vytěžil jazykové abstrakce, čímž by vykázal falešně pozitivní výsledky.
I když bylo vynaloženo značné úsilí na minimalizaci problému s memorizací, úkol skutečně změřit množství memorizace odehrávající se v klasifikaci byl zatím podceněn.
V naší práci navrhujeme jednoduchou obecnou metodu měření memorizačního efektu, založenou na symetrickém výběru srovnatelných sad viděných a neviděných slov pro trénování a testování.
Naši metodu lze použít k explicitní kvantifikaci množství memorování, které se děje, aby bylo možné zvolit adekvátní nastavení a výsledky sondování bylo možné spolehlivěji interpretovat.
To dokládáme ukázkou naší metody na případové studii sondování slovních druhů v natrénovaném enkodéru neuronového strojového překladu.


Results of the WMT20 Metrics Shared Task

This paper presents the results of the WMT20
Metrics Shared Task. Participants were asked
to score the outputs of the translation systems
competing in the WMT20 News Translation
Task with automatic metrics. Ten research
groups submitted 27 metrics, four of which
are reference-less “metrics”. In addition,
we computed five baseline metrics, including SENT BLEU, BLEU, TER and CHR F using the SacreBLEU scorer. All metrics were evaluated on how well they correlate at the
system-, document- and segment-level with
the WMT20 official human scores.
We present an extensive analysis on influence
of reference translations on metric reliability,
how well automatic metrics score human trans-
lations, and we also flag major discrepancies
between metric and human scores when eval-
uating MT systems. Finally, we investigate
whether we can use automatic metrics to flag
incorrect human ratings.

Tento dokument představuje výsledky WMT20
Metriky sdíleného úkolu. Účastníci byli dotázáni
k hodnocení výstupů překladatelských systémů
soutěžících v WMT20 News Translation s automatickými metrikami. Deset výzkumů
skupiny předložily 27 metrik, z nichž čtyři
jsou „metriky“ bez odkazů. Kromě toho jsme
vypočítali  pět základních metrik, včetně SENT BLEU, BLEU, TER a CHR F us-
SacreBLEU. Všechny metriky dobře korelují
na úrovni systému, dokumentu a segmentu s
oficiálním prekladem.
Předkládáme rozsáhlou analýzu vlivu
referenčních překladů o metrické spolehlivosti,
jak dobře automatické metriky hodnotí lidské preklady a také upozorňujeme na velké nesrovnalosti
mezi metrickým a lidským skóre při hodnocení
systémem MT. Nakonec zkoumame,
zda můžeme použít automatické metriky k označení
nesprávného hodnocení lidí.

Nitika Mathur
Johnny Tian-Zheng Wei
Markus Freitag
Qingsong Ma
Ondřej Bojar


Reading Comprehension in Czech via Machine Translation and Cross-lingual Transfer

Čtení s porozuměním v češtině pomocí strojového překladu a mezijazyčného přenosu

Reading comprehension is a well studied task, with huge training datasets in English. This work focuses on building reading comprehension systems for Czech, without requiring any manually annotated Czech training data. First of all, we automatically translated SQuAD 1.1 and SQuAD 2.0 datasets to Czech to create training and development data, which we release at http://hdl.handle.net/11234/1-3249. We then trained and evaluated several BERT and XLM-RoBERTa baseline models. However, our main focus lies in cross-lingual transfer models. We report that a XLM-RoBERTa model trained on English data and evaluated on Czech achieves very competitive performance, only approximately 2 percent points worse than a model trained on the translated Czech data. This result is extremely good, considering the fact that the model has not seen any Czech data during training. The cross-lingual transfer approach is very flexible and provides a reading comprehension in any language, for which we have enough monolingual raw texts.

Čtení s porozuměním je značně studovaný úkol s obrovskými trénovacími datasety v angličtině. Tato práce se zaměřuje na tvorbu systému čtení s porozuměním pro češtinu, aniž by byla potřeba ručně anotovaná česká trénovací data. Nejprve jsme automaticky přeložili datasety SQuAD 1.1 a SQuAD 2.0 do češtiny, abychom vytvořili trénovací a validační data, která zveřejňujeme na http://hdl.handle.net/11234/1-3249. Poté jsme natrénovali a vyhodnotili několik referenčních modelů založených na architekturách BERT a XLM-RoBERTa. Náš hlavní příspěvek však spočívá v modelech mezijazykového přenosu. Model XLM-RoBERTa, trénovaný na anglických datech a vyhodnocený na češtině, dosahuje velmi konkurenceschopných výsledků, jen přibližně o 2 procenta horší než model trénovaný na přeložených českých datech. Tento výsledek je mimořádně dobrý, vezmeme-li v úvahu skutečnost, že model během trénování neviděl žádná česká data. Mezijazykový přenos je velmi flexibilní a je pomocí něj možné vytvořit model v jakémkoli jazyce, pro který máme dostatek čistých dat.


Overview of the 7th Workshop on Asian Translation

Přehled 7. workshopu o překladech do asijských jazyků

This paper presents the results of the shared
tasks from the 7th workshop on Asian translation (WAT2020). For the WAT2020, 20 teams
participated in the shared tasks and 14 teams
submitted their translation results for the human evaluation. We also received 12 research paper submissions out of which 7 were accepted. About 500 translation results were
submitted to the automatic evaluation server,
and selected submissions were manually evaluated.

Tento dokument představuje výsledky sdílených
úkolů ze 7. workshopu o překladech do asijských jazyků (WAT2020). WAT2020 se účastnilo 20 týmů a 14 týmů předložilo výsledky překladů pro lidské hodnocení. Obdrželi jsme také 12 písemných podání k výzkumu, z nichž 7 bylo přijato
s výjimkou. Zhruba 500 výsledků překladů bylo
odevzdáno na automatickém hodnotícím serveru
a vybraná podání byla vyhodnocena ručně.

Toshiaki Nakazawa
Hideki Nakayma
Chenchen Ding
Raj Dabre
Shohei Higashiyama
Hideya Mino
Isao Goto
Win Pa Pa
Anoop Kunchukuttan
Shantipriya Parida
Ondřej Bojar
Sadao Kurohashi