Mnohojazyčné počítačové zpracování jazyka - NPFL120

• Anglický název: Multilingual Natural Language Processing
• Zajišťuje: Ústav formální a aplikované lingvistiky (32-UFAL)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2019
• Semestr: letní
• E-Kredity: 3
• Rozsah, examinace: letní s.:1/1, KZ [HT]
• Počet míst: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina, čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: http://ufal.mff.cuni.cz/courses/npfl120
• Garant: RNDr. Daniel Zeman, Ph.D.; Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D.; doc. RNDr. Ondřej Bojar, Ph.D.

Anotace

čeština

Poslední úprava: doc. Mgr. Barbora Vidová Hladká, Ph.D. (03.05.2019)

Kurz se zaměřuje na multilingvální aspekty zpracování přirozeného jazyka. Vysvětluje problémy i výhody spojené s počítačovým zpracováním jazyka ve vícejazyčném prostředí a ukazuje možná řešení. Zaměříme se jak na zvládnutí variability jazyků při aplikaci monolingválních metod na širší spektrum jazyků, tak na skutečně mnohojazyčné a mezijazyčné přístupy kombinující zdroje z více jazyků najednou. Představíme si a budeme využívat řadu volně dostupných zdrojů anotovaných i neanotovaných mnohojazyčných dat. Výuka probíhá formou semináře v počítačové laboratoři.

angličtina

Poslední úprava: doc. Mgr. Barbora Vidová Hladká, Ph.D. (03.05.2019)

The course focuses on multilingual aspects of natural language processing. It explains both the issues and the benefits of doing NLP in a multilingual setting, and shows possible approaches to use. We will target both dealing with multilingual variety in monolingual methods applied to multiple languages, as well as truly multilingual and crosslingual approaches which use resources in multiple languages at once. We will review and work with a range of freely available multilingual resources, both plaintext and annotated. The course has the form of a practical seminar in the computer lab.

Podmínky zakončení předmětu

čeština

Poslední úprava: Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D. (13.10.2023)

K absolvování kurzu je vyžadována aktivní účast na cvičeních a odevzdání domácích úkolů, a to ve formě zdrojových kódů a textových reportů. Kvalita řešení domácích úkolů se promítne do výsledné známky.

Bodování úkolů:

• každý úkol je hodnocen 0 až 5 body

• 3 body odpovídají základnímu splnění zadání

• 4 body odpovídají řešení, které je v nějakém smyslu kvalitnější než jen základní splnění zadání (např. je řešení obzvlášť chytré, jde nad rámec zadání, obsahuje hlubší analýzu, přináší zajímavé poznatky...); řešení, které je v tomto smyslu výjimečně kvalitní, může získat 5 bodů

• 2 body odpovídají řešení, které má nějaké nedostatky (například řeší jen část zadání, řeší jiný úkol než co bylo zadáno, postup řešení není správný, interpretace výsledků není správná...); řešení, které má velmi závažné či extenzivní nedostatky, může získat 1 bod

• 0 bodů odpovídá neřešenému domácímu úkolu

Závěrečná známka je dána průměrným hodnocením všech úkolů:

• 1 pro průměr alespoň 3.0

• 2 pro průměr alespoň 2.5

• 3 pro průměr alespoň 2.0

• 4 pro průměr nižší než 2.0

angličtina

Poslední úprava: Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D. (13.10.2023)

Active participation in the classes and submission of homework assignments in the form of source codes and text reports are required to complete the course. The quality of the homework solutions will be reflected in the final grade.

Scoring of assignments:

• each assignment is graded with 0 to 5 points

• 3 points correspond to a basic solution, fulfilling the assignment but not doing much more

• 4 points correspond to a solution that is in some way better than the basic completion of the assignment (e.g. the solution is particularly clever, goes beyond the assignment, contains a deeper analysis, provides interesting insights, etc.); a solution that is exceptionally good in this sense may receive 5 points

• 2 points correspond to a solution that has some shortcomings (e.g. it only solves part of the assignment, it solves a different problem than what was assigned, the approach is not correct, the interpretation of the results is not correct...); a solution that has very serious or extensive shortcomings may receive 1 point

• 0 points correspond to an unsolved homework

The final grade is given by the average of all the assignments:

• 1 for an average of at least 3.0

• 2 for an average of at least 2.5

• 3 for an average of at least 2.0

• 4 for an average below 2.0

Literatura

čeština

Poslední úprava: doc. Mgr. Barbora Vidová Hladká, Ph.D. (29.01.2019)

• HASPELMATH, Martin. The world atlas of language structures. Oxford University Press, 2005.

• PETROV, Slav; DAS, Dipanjan; MCDONALD, Ryan. A universal part-of-speech tagset. In: LREC. 2012. p. 2089-2096.

• ZEMAN, Daniel. Reusable Tagset Conversion Using Tagset Drivers. In: LREC. 2008. p. 213-218.

• ZEMAN, Daniel, et al. HamleDT: To Parse or Not to Parse?. In: LREC. 2012. p. 2735-2741.

• MCDONALD, Ryan; LERMAN, Kevin; PEREIRA, Fernando. Multilingual dependency analysis with a two-stage discriminative parser. In: CoNLL. 2006. p. 216-220.

• NIVRE, Joakim, et al. Universal dependencies v1: A multilingual treebank collection. In: LREC. 2016. p. 1659-1666.

• DAS, Dipanjan; PETROV, Slav. Unsupervised part-of-speech tagging with bilingual graph-based projections. In: ACL-HLT. 2011. p. 600-609.

• ZEMAN, Daniel; RESNIK, Philip. Cross-Language Parser Adaptation between Related Languages. In: IJCNLP. 2008. p. 35-42.

• TIEDEMANN, Jörg. Parallel Data, Tools and Interfaces in OPUS. In: LREC. 2012. p. 2214-2218.

• AGIĆ, Željko; HOVY, Dirk; SØGAARD, Anders. If all you have is a bit of the Bible: Learning POS taggers for truly low-resource languages. In: ACL-IJCNLP. 2015. p. 268-272.

• AGIĆ, Željko, et al. Multilingual projection for parsing truly low-resource languages. In: TACL. 2016. 301-312.

• SØGAARD, Anders. Data point selection for cross-language adaptation of dependency parsers. In: ACL-HLT. 2011. p. 682-686.

• TIEDEMANN, Jörg; AGIĆ, Željko; NIVRE, Joakim. Treebank translation for cross-lingual parser induction. In: CoNLL. 2014. p. 130-140.

• FORCADA, Mikel L., et al. Apertium: a free/open-source platform for rule-based machine translation. In: Machine translation. 2011. p. 127-144.

• JOHNSON, Melvin, et al. Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation. In: arXiv preprint arXiv:1611.04558. 2016.

• ZEMAN, Daniel: The World of Tokens, Tags and Trees. Studies in Computational and Theoretical Linguistics, vol. 19. ÚFAL, Praha, 2018, ISBN 978-80-88132-09-7.

Sylabus

čeština

Poslední úprava: RNDr. Daniel Zeman, Ph.D. (05.05.2022)

• Úvod do multilingvality (co to je, proč to způsobuje problémy, na co je to dobré, WALS)

• Prostý text (abecedy, transliterace, tokenizace, identifikace jazyka, podobnost jazyků)

• Strojový překlad pro vícejazyčné zpracování jazyka (Apertium, OPUS, Bible, Strážní věž, algoritmy slovního zarovnání, vícejazyčný strojový překlad)

• Morfologie (morfologická variabilita jazyků, morfologická anotace, Universal POS tags, Universal features, konverze tagsetů, mezijazyčný tagging)

• Syntaxe (syntaktická variabilita jazyků, harmonizace anotací treebanků, Universal Dependencies; mnohojazyčný parsing, mezijazyčný parsing)

• Word embeddings, vícejazyčné embeddings, kontextové vektorové reprezentace.

angličtina

Poslední úprava: RNDr. Daniel Zeman, Ph.D. (05.05.2022)

• Introduction to multilinguality (what it is, why it is hard to deal with, what it is good for, WALS)

• Plain text (alphabets, transliteration, tokenization, language identification, language similarity)

• Machine translation for multilingual processing (Apertium, OPUS, Bible, Watchtower, alignment algorithms, multilingual machine translation)

• Morphology (morphological variability of languages, morphological annotation, Universal POS tags, Universal features, tagset conversions, cross-lingual tagging)

• Syntax (syntactic variability of languages, harmonization of treebank annotations, Universal Dependencies; multilingual parsing, cross-lingual parsing)

• Word embeddings, multilingual embeddings, contextual vector representations.