Disambiguation of Taxonomy Markers in Context: Russian Nouns

Proceedings of the 17th Nordic Conference of Computational Linguistics NODALIDA 2009. Editors: Kristiina Jokinen and Eckhard Bick. NEALT Proceedings Series, Vol. 4 (2009), 111-117. © 2009 The editors and contributors. Published by Northern European Association for Language Technology (NEALT) http://omilia.uio.no/nealt . Electronically published at Tartu University Library (Estonia) http://hdl.handle.net/10062/9206

Results of the WMT16 Tuning Shared Task

This paper presents the results of the WMT16 Tuning Shared Task. We provided the participants of this task with a complete machine translation system and asked them to tune its internal parameters (feature weights). The tuned systems were used to translate the test set and the outputs were manually ranked for translation quality. We received 4 submissions in the Czech-English and 8 in the English-Czech translation direction. In addition, we ran 2 baseline setups, tuning the parameters with standard optimizers for BLEU score. In contrast to previous years, the tuned systems in 2016 rely on large data

Size of corpora and collocations: The case of Russian

With the arrival of information technologies to linguistics, compiling a large corpus of data, and of web texts in particular, has now become a mere technical matter. These new opportunities have revived the question of corpus volume that can be formulated in the following way: are larger corpora better for linguistic research or, more precisely, do lexicographers need to analyze bigger amounts of collocations? The paper deals with experiments on collocation identification in low-frequency lexis using corpora of different volumes (1 million, 10 million, 100 million and 1.2 billion words). We have selected low-frequency adjectives, nouns and verbs in the Russian Frequency Dictionary and tested the following hypotheses: 1) collocations in low-frequency lexis are better represented by larger corpora; 2) frequent collocations presented in dictionaries have low occurrences in small corpora; 3) statistical measures for collocation extraction behave differently in corpora of different volumes. The results prove the fact that corpora of under 100 M are not representative enough to study collocations, especially those with nouns and verbs. MI and Dice tend to extract less reliable collocations as the corpus volume extends, whereas t-score and Fisher’s exact test demonstrate better results for larger corpora

Speech Activity and Speaker Change Point Detection for Online Streams

Disertační práce je věnována dvěma si blízkým řečovým úlohám a následně jejich použití v online prostředí. Konkrétně se jedná o úlohy detekce řeči a detekce změny mluvčího. Ty jsou často nedílnou součástí systémů pro zpracování řeči (např. pro diarizaci mluvčích nebo rozpoznávání řeči), kde slouží pro předzpracování akustického signálu. Obě úlohy jsou v literatuře velmi aktivním tématem, ale většina existujících prací je směřována primárně na offline využití. Nicméně právě online nasazení je nezbytné pro některé řečové aplikace, které musí fungovat v reálném čase (např. monitorovací systémy).Úvodní část disertační práce je tvořena třemi kapitolami. V té první jsou vysvětleny základní pojmy a následně je nastíněno využití obou úloh. Druhá kapitola je věnována současnému poznání a je doplněna o přehled existujících nástrojů. Poslední kapitola se skládá z motivace a z praktického použití zmíněných úloh v monitorovacích systémech. V závěru úvodní části jsou stanoveny cíle práce.Následující dvě kapitoly jsou věnovány teoretickým základům obou úloh. Představují vybrané přístupy, které jsou buď relevantní pro disertační práci (porovnání výsledků), nebo jsou zaměřené na použití v online prostředí.V další kapitole je předložen finální přístup pro detekci řeči. Postupný návrh tohoto přístupu, společně s experimentálním vyhodnocením, je zde detailně rozebrán. Přístup dosahuje nejlepších výsledků na korpusu QUT-NOISE-TIMIT v podmínkách s nízkým a středním zašuměním. Přístup je také začleněn do monitorovacího systému, kde doplňuje svojí funkcionalitou rozpoznávač řeči.Následující kapitola detailně představuje finální přístup pro detekci změny mluvčího. Ten byl navržen v rámci několika po sobě jdoucích experimentů, které tato kapitola také přibližuje. Výsledky získané na databázi COST278 se blíží výsledkům, kterých dosáhl referenční offline systém, ale předložený přístup jich docílil v online módu a to s nízkou latencí.Výstupy disertační práce jsou shrnuty v závěrečné kapitole.The main focus of this thesis lies on two closely interrelated tasks, speech activity detection and speaker change point detection, and their applications in online processing. These tasks commonly play a crucial role of speech preprocessors utilized in speech-processing applications, such as automatic speech recognition or speaker diarization. While their use in offline systems is extensively covered in literature, the number of published works focusing on online use is limited.This is unfortunate, as many speech-processing applications (e.g., monitoring systems) are required to be run in real time.The thesis begins with a three-chapter opening part, where the first introductory chapter explains the basic concepts and outlines the practical use of both tasks. It is followed by a chapter, which reviews the current state of the art and lists the existing toolkits. That part is concluded by a chapter explaining the motivation behind this work and the practical use in monitoring systems; ultimately, this chapter sets the main goals of this thesis.The next two chapters cover the theoretical background of both tasks. They present selected approaches relevant to this work (e.g., used for result comparisons) or focused on online processing.The following chapter proposes the final speech activity detection approach for online use. Within this chapter, a detailed description of the development of this approach is available as well as its thorough experimental evaluation. This approach yields state-of-the-art results under low- and medium-noise conditions on the standardized QUT-NOISE-TIMIT corpus. It is also integrated into a monitoring system, where it supplements a speech recognition system.The final speaker change point detection approach is proposed in the following chapter. It was designed in a series of consecutive experiments, which are extensively detailed in this chapter. An experimental evaluation of this approach on the COST278 database shows the performance of approaching the offline reference system while operating in online mode with low latency.Finally, the last chapter summarizes all the results of this thesis

Design of a Controlled Language for Critical Infrastructures Protection

We describe a project for the construction of controlled language for critical infrastructures protection (CIP). This project originates from the need to coordinate and categorize the communications on CIP at the European level. These communications can be physically represented by official documents, reports on incidents, informal communications and plain e-mail. We explore the application of traditional library science tools for the construction of controlled languages in order to achieve our goal. Our starting point is an analogous work done during the sixties in the field of nuclear science known as the Euratom Thesaurus.JRC.G.6-Security technology assessmen

Acoustic measures of glottalization in Czech

Hlasivkový ráz na začátku slova před vokálem je v češtině užívaný jako hraniční signál. Zatímco jeho kontextuální výskyt je predikovatelný, není vždy realizován. Navíc není vždy realizován jako kanonická hlasivková explozíva. Akustické parametry, které by kvanitifkovaly a identifikovaly rozličné typy rázů, byly vybrány na základě průzkumu literatury a exploratorní datové analýzy. Tyto akustické parametry jsou následně použity v kategorizačním modelu strojového učení. Výsledky ukazují, že i s menším počtem parametrů je možné získat uspokojivé výsledky, a tím pádem jsou tyto parametry považovány za vhodné pro charakterizaci rázů. akustika parametry kategorizace ráz hlasivková explozívaWord-initial vowel glottalization is used in Czech as a boundary signal. While its contextual occurrence is predictable, it is not always realized. In addition, it is not always realized as a canonical glottal stop. Acoustic parameters which would quantify and identify the various types of glottalizations are selected based on literature research and exploratory data analysis. These acoustic parameters are then used in a machine learning categorization model. Results show that with a small number of parameters, satisfactory results can be obtained, and thus these parameters are deemed suitable in characterizing these glottalizations. acoustics parameters categorization glottalization glottal stopFonetický ústavInstitute of PhoneticsFilozofická fakultaFaculty of Art