Seminarium Zespołu Inżynierii Lingwistycznej w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk odbywa się średnio co 2 tygodnie, zwykle w poniedziałki o godz. 10:15 (niekiedy online – prosimy o korzystanie z linku przy tytule wystąpienia) i ma charakter otwarty. Poszczególne referaty ogłaszane są na Polskiej Liście Językoznawczej oraz na stronie Lingwistyka komputerowa na Facebooku. Nagrania wystąpień dostępne są na kanale YouTube.

7 października 2024

Janusz S. Bień (profesor emeritus Uniwersytetu Warszawskiego)

Identyfikacja czcionek w XVI-wiecznych drukach. Analiza przypadku  

Przetwarzanie tekstów wymaga ich zakodowania w odpowiednim standardzie, aktualnie praktyczne jedyną opcją jest standard Unicode. Niektóre czcionki stosowane w starodrukach są już uwzględnione w tym standardzie, niektóre są dostępne w specjalistycznych fontach za pomocą tzw. funkcji zecerskich. Niektóre czcionki, opisane w monumentalnym dziele „Polonia Typographica Saeculi Sedecimi”, nie mają jednak swoich odpowiedników w standardzie. W referacie omówię kilka takich czcionek.

14 października 2024

Alexander Rosen (Uniwersytet Karola w Pradze)

Lexical and syntactic variability of languages and text genres. A corpus-based study  

This study examines metrics of syntactic complexity (SC) and lexical diversity (LD) as tools for analyzing linguistic variation within and across languages. Using quantifiable measures based on cross-linguistically consistent (morpho)syntactic annotation (Universal Dependencies), the research utilizes parallel texts from a large multilingual corpus (InterCorp). Six SC and two LD metrics – covering the length and embedding levels of nominal and clausal constituents, mean dependency distance (MDD), and sentence length – are applied as metadata for sentences and texts.

The presentation will address how these metrics can be visualized and incorporated into corpus queries, how they reflect structural differences across languages and text types, and whether SC and LD vary more across languages or text types. It will also consider the impact of language-specific annotation nuances and correlations among the measures. The analysis includes comparative examples from Polish, Czech, and other languages.

Preliminary findings indicate higher SC in non-fiction compared to fiction across languages, with nominal and clausal metrics being dominant factors. The results suggest distinct patterns for MDD and sentence length, highlighting the impact of structural differences (e.g., analytic vs. synthetic morphology, dominant word-order patterns) and the influence of source text type and style.

28 października 2024

Rafał Jaworski (Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu)

Zestaw algorytmów zrównoleglania i przechowywania wielojęzycznych zanurzeń słów na potrzeby obliczania prawdopodobieństwa tłumaczenia  

Podczas wystąpienia zreferuję moje badania naukowe z dziedziny przetwarzania języka naturalnego na potrzeby wspomagania tłumaczenia. Przedstawię w szczególności zestaw algorytmów Inter-language Vector Space służący do zrównoleglania zdań na poziomie słów i fraz wykorzystujących wielojęzyczne zanurzenia słów (word embeddings).

Pierwszą funkcją zestawu jest generowanie reprezentacji wektorowych słów. Są one generowane przy użyciu sieci neuronowej typu auto-encoder na podstawie danych tekstowych – korpusu tekstu. W ten sposób powstają słowniki wektorowe dla poszczególnych języków. Reprezentacje wektorowe słów znajdujących się w tych słownikach stanowią przestrzenie wektorowe, które różnią się pomiędzy językami.

Aby rozwiązać ten problem i uzyskać reprezentacje wektorowe słów, które byłyby porównywalne pomiędzy językami, stosuje się drugą funkcję zestawu Inter-language Vector Space. Służy on do zrównoleglania przestrzeni wektorowych pomiędzy językami z wykorzystaniem macierzy transformacji obliczanych metodą rozkładu według wartości osobliwych. Macierz ta jest obliczana na podstawie homonimów, tj. słów pisanych identycznie w języku przestrzeni X oraz Y. Dodatkowo, w celach wspomagających stosowany jest słownik dwujęzyczny. Obliczona w ten sposób macierz transformacji pozwala na dostosowanie przestrzeni X w taki sposób, aby w maksymalny możliwy sposób pokrywała się z przestrzenią Y.

Ostatnia funkcja zestawu jest odpowiedzialna za stworzenie wielojęzycznej przestrzeni wektorowej. Do przestrzeni tej najpierw dodawana jest w całości i bez modyfikacji przestrzeń wektorowa dla języka angielskiego. Następnie, dla każdej innej przestrzeni wektorowej obliczana jest najpierw macierz transformacji tej przestrzeni do przestrzeni angielskiej. Wektory nowej przestrzeni są mnożone przez tę macierz i w ten sposób stają się porównywalne z wektorami reprezentującymi słowa angielskie.

Zestaw algorytmów Inter-language Vector Space znajduje zastosowanie w systemach wspomagania tłumaczenia, na przykład w autorskim algorytmie automatycznego transferu znaczników nietłumaczonych ze zdania źródłowego do docelowego.

4 listopada 2024

Jakub Kozakoszczak (Deutsche Telekom)

ZIML: Język znaczników anotacyjnych do łatwego dopasowywania regeksami  

Przeszukiwanie regeksami warstwy anotacyjnej tekstu reprezentowanej wplecionymi znacznikami wymaga budowania wzorców, które szybko stają się nieczytelne i nie do utrzymania. Zupełnie niemożliwe jest stosowanie warunków na odległości wewnątrz tekstu, wydłużonych przez obecność tagów. Anotacja wydrębniona poza tekst co prawda zachowuje odległości, ale jest niewidoczna dla regeksów.

Przedstawię język znaczników Zero Insertion Markup Language (ZIML), w którym każda kombinacja znaków i etykiet w zaanotowanym tekście jest reprezentowana przez pojedynczy „alloznak”, co zachowuje odległości wewnątrz dokumentu. Te same alloznaki wprowadzone są do regeksów w taki sposób, że zachowują pozycje dopasowań zwracanych przez standardowe silniki wyrażeń regularnych. W efekcie jedyną ingerencją w semantykę języka regeksów jest wzbogacenie jej o denotowanie etykiet przez dopasowanie alloznaków, które je reprezentują.

Podam dowód poprawności tego przekształcenia i przedstawię implementację języka ZIML, w tym składnię dodawania odwołań do etykiet w treści wzorców. Omówię, w miarę możliwości czasowych, potencjalne zastosowania ZIML w językoznawstwie i przetwarzaniu języka naturalnego. Do zrozumienia prezentacji pomoże podstawowa wiedza na temat teorii modeli i wyszukiwania regeksami.

21 listopada 2024

Christian Chiarcos (Uniwersytet w Augsburgu)

Aspects of Knowledge Representation for Discourse Relation Annotation  

Semantic technologies comprise a broad set of standards and technologies including aspects of knowledge representation, information management and computational inference. In this lecture, I will describe the application of knowledge representation standards to the realm of computational discourse, and especially, the annotation of discourse relations. In particular, this includes the formal modelling of discourse relations of different theoretical frameworks by means of modular, interlinked ontologies, the machine-readable edition of discourse marker inventories with OntoLex and techniques for the induction of discourse marker inventories.

2 grudnia 2024

Uczestnicy konkursu PolEval 2024

Prezentacja wyników konkursu  

Welcome to PolEval 2024 (Łukasz Kobyliński, Maciej Ogrodniczuk, Filip Graliński, Ryszard Staruch, Karol Saputa)

PolEval 2024 Task 1: Reading Comprehension (Ryszard Tuora / Aleksandra Zwierzchowska)

Optimizing LLMs for Polish Reading Comprehension: A Comparative Study of Ensemble and Unified Approaches (Krzysztof Wróbel)

PolEval 2024 Task 2: Emotion and Sentiment Recognition (Jan Kocoń, Bartłomiej Koptyra)

Emotion and Sentiment Recognition in Polish Texts Using Large Language Models: A Winning Approach to PolEval 2024 (Krzysztof Wróbel)

Ensemble as a Variance Reduction Method for Emotion and Sentiment Recognition (Tomasz Warzecha)

Emotion and Sentiment Recognition Using Ensemble Models (Jakub Kosterna)

Zero-shot Approach Using Bielik LLM for Emotion Recognition in Polish (Paweł Cyrta)

PolEval 2024 Task 3: Polish Automatic Speech Recognition Challenge (Michał Junczyk, Iwona Christop, Piotr Pęzik)

Augmenting Polish Automatic Speech Recognition System with Synthetic Data (Łukasz Bondaruk, Jakub Kubiak, Mateusz Czyżnikiewicz)

Exploration of training Zipformer and E-Branchformer models with Polish language BIGOS dataset (Paweł Cyrta)

19 grudnia 2024

Piotr Przybyła (Uniwersytet Pompeu Fabry / Instytut Podstaw Informatyki PAN)

Adaptacyjne ataki na klasyfikację wiarygodności z wykorzystaniem uczenia ze wzmocnieniem  

W trakcie prezentacji przedstawiony zostanie system XARELLO: generator przykładów antagonistycznych dla testowania odporności klasyfikacji tekstu, zbudowany na bazie uczenia ze wzmocnieniem. Rozwiązanie to jest adaptacyjne, ponieważ obserwuje sukcesy i porażki wykonywanych ataków i dostosowuje się do słabości klasyfikatora-ofiary. Taka procedura odzwierciedla długoterminowe i ustawiczne ataki, które są typowe dla aktorów rozprzestrzeniających dezinformację. Przedstawimy także wyniki ewaluacji pokazującej, że podejście adaptacyjne prowadzi do odnajdywania przykładów antagonistycznych o lepszej jakości i z mniejszą liczbą prób, szczególnie w atakach na duże modele językowe.

17 lutego 2025

Alicja Martinek (NASK, AGH), Ewelina Bartuzi-Trokielewicz (NASK, Politechnika Warszawska)

Detekcja deepfakes i fałszywych reklam poprzez analizę tekstu i technik manipulacyjnych  

Istniejące algorytmy wykrywania deepfake'ów często zawodzą w skutecznej identyfikacji materiałów stworzonych sztucznie. Te algorytmy koncentrują się głównie na technicznej analizie wideo i audio, często zaniedbując znaczenie samej treści. W niniejszym artykule przedstawiamy nowatorskie podejście, które kładzie nacisk na analizę transkryptów tekstowych, szczególnie tych pochodzących z reklam wygenerowanych przez AI, stawiając treść tekstową w centrum uwagi. Nasza metoda łączy cechy lingwistyczne, ocenę błędów gramatycznych oraz identyfikację technik manipulacyjnych powszechnie stosowanych w oszukańczych treściach. Poprzez badanie niezgodności stylistycznych oraz manipulacyjnych wzorców językowych, zwiększamy dokładność w rozróżnianiu między materiałami rzeczywistymi a deepfake'owymi. Aby zapewnić interpretowalność, zastosowaliśmy klasyczne modele uczenia maszynowego, co pozwoliło nam dostarczyć wyjaśnialne informacje na temat procesów decyzyjnych. Dodatkowo przeprowadziliśmy oceny zero-shot przy użyciu trzech dużych modeli językowych, aby ocenić ich wydajność w wykrywaniu treści deepfake. Wyniki eksperymentalne pokazują, że te czynniki dają dokładność na poziomie 90% w rozróżnianiu oszukańczych reklam opartych na deepfake od rzeczywistych. Dowodzi to skuteczności włączenia analizy opartej na treści do wykrywania deepfake'ów, oferując dodatkową warstwę w stosunku do istniejących technik audiowizualnych.

24 marca 2025

Maciej Rapacz, Aleksander Smywiński-Pohl (AGH Akademia Górniczo-Hutnicza)

Tłumaczenie interlinearne tekstów starogreckich: Jak znaczniki morfologiczne poprawiają jakość przekładu maszynowego   

Tłumaczenie interlinearne to specyficzna technika przekładu, w której każde słowo tekstu źródłowego otrzymuje swój odpowiednik w języku docelowym, umieszczany bezpośrednio pod nim lub nad nim, z zachowaniem oryginalnego szyku zdania. W przeciwieństwie do standardowych tłumaczeń, które dążą do naturalności i płynności wypowiedzi, przekład interlinearny skupia się na wiernym odwzorowaniu struktury gramatycznej i składniowej oryginału, nawet kosztem elegancji stylistycznej. Ta metoda jest szczególnie ceniona przez badaczy tekstów starożytnych, filologów oraz osoby uczące się języków, gdyż pozwala na bezpośredni wgląd w konstrukcję i znaczenie oryginalnego tekstu bez konieczności pełnego opanowania języka źródłowego.

W ramach badań przeprowadziliśmy pierwszą próbę zastosowania tłumaczenia maszynowego do generowania przekładów interlinearnych z greki starożytnej na język polski i angielski. Porównaliśmy wydajność modeli specjalistycznych (GreTa, PhilTa) pretrenowanych na tekstach starogreckich z wielojęzycznym modelem ogólnego zastosowania (mT5). Przebadaliśmy 144 różne konfiguracje modeli, modyfikując model bazowy, metodę kodowania znaczników morfologicznych, zestaw znaczników oraz podejście do normalizacji tekstu, wykorzystując jako korpus teksty greckiego Nowego Testamentu.

W trakcie wystąpienia przedstawimy przebieg naszych badań oraz omówimy uzyskane wyniki. Najlepsze rezultaty osiągnęły modele, w których zastosowaliśmy nowe dedykowane warstwy embeddingów do kodowania informacji morfologicznych, co pozwoliło uzyskać wyniki lepsze nawet o 35-38% (BLEU) w porównaniu ze scenariuszem bazowym. Dodatkowe szczegółowe badanie wykazało, że PhilTa radzi sobie lepiej niż mT5, szczególnie w scenariuszach z ograniczoną dostępnością danych. PhilTa osiągnęła najwyższe wyniki w tłumaczeniu na język angielski (60,40 BLEU), podczas gdy mT5-large najlepiej poradził sobie z językiem polskim (59,33 BLEU).

14 kwietnia 2025

Ryszard Staruch, Filip Graliński (Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu)

Wykorzystanie wielkich modeli języka w zadaniu korekty tekstu  

Wielkie modele języka (LLM) są obecnie najskuteczniejszymi rozwiązaniami w wielu zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Wciąż jednak nie wiadomo, jak dobrze radzą sobie z korektą tekstów w języku polskim. W celu zbadania ich efektywności opracowany został specjalistyczny zbiór danych korekty tekstu w języku polskim. Podczas wystąpienia zaprezentowany zostanie ten korpus oraz wyniki ewaluacji wybranych rozwiązań. W drugiej części seminarium omówione zostaną nowe techniki adaptacji wielkich modeli języka do zadania minimalnej korekty tekstów napisanych przez osoby uczące się języka – na przykładzie języka angielskiego.

28 kwietnia 2025

Manfred Stede (Universität Potsdam)

Discourse structure in the Potsdam Commentary Corpus: Human annotation, human disagreement, and automatic parsing  

The talk gives a brief introduction to Rhetorical Structure Theory (RST, Mann/Thompson 1988) and then explains the design decisions for the Potsdam Commentary Corpus (PCC), which brings together RST, coreference, and other annotation layers on 175 German news editorials. After illustrating cross-layer queries on the corpus in the ANNIS linguistic database, we turn to the intricacies of manual RST annotation. I will give an overview of the annotation guidelines and their motivations, and present results from an (ongoing) study on annotator disagreements, from which we derive ideas for redesigning the annotation scheme (and potentially the underlying theory), with a comparison to the recent proposal of "eRST" by Zeldes et al. (2025). In the last part of the talk, I outline our results on automatic parsing using the system by Ji and Eisenstein (2014).

12 maja 2025 (UWAGA: wystąpienie odbędzie się o 12:00 w ramach seminarium IPI PAN)

Maciej Ogrodniczuk, Aleksandra Tomaszewska, Bartosz Żuk, Alina Wróblewska (Instytut Podstaw Informatyki PAN)

Tytuł wystąpienia (dot. modelu PLLuM) zostanie podany wkrótce  

Streszczenie wystąpienia udostępnimy w najbliższym czasie.

26 maja 2025

Deniz Zeyrek (Middle East Technical University)

Tytuł wystąpienia zostanie podany wkrótce  

Streszczenie wystąpienia udostępnimy w najbliższym czasie.

Zapraszamy także do zapoznania się z archiwum seminariów z lat 2000–2015 oraz listą wystąpień z lat 2015–2024.