Přirozený jazyk a matematika: jak popsat češtinu tak, aby jí porozuměly počítače?

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Přirozený jazyk a matematika: jak popsat češtinu tak, aby jí porozuměly počítače?"

Transkript

1 Přirozený jazyk a matematika: jak popsat češtinu tak, aby jí porozuměly počítače? Markéta Lopatková Ústav formální a aplikované lingvistiky, MFF UK

2 Cíl popsat přirozený jazyk akademická / filosofická perspektiva výzva ~ velice komplexní systém jazyk ~ myšlení, poznávání světa analytická filosofie (začátek 20. století) Gottlog Frege, Bertrand Russell, George Edward Moore, Rudolf Carnap, Ludwig Wittgenstein, Willard Van Orman Quine, skrze jazyk si uvědomujeme sebe sama prostředek porozumění (si navzájem)

3 Cíl popsat přirozený jazyk akademická / filosofická perspektiva výzva ~ velice komplexní systém jazyk ~ myšlení, poznávání světa analytická filosofie (začátek 20. století) Gottlog Frege, Bertrand Russell, George Edward Moore, Rudolf Carnap, Ludwig Wittgenstein, Willard Van Orman Quine, skrze jazyk si uvědomujeme sebe sama prostředek porozumění (si navzájem) nástroje pro automatické zpracování přirozeného jazyka strojový překlad dialogové systémy vyhledávání informací nestrukturovaná (částečně) strukturovaná data formální modely pro reprezentaci dat

4 Osnova Jak se přirozený jazyk liší od formálního komplexnost víceznačnost volný slovosled 'nelokální' vztahy neprojektivita (= long distance dependencies) Základní jazykové vztahy Stromové formalismy složkové vs. závislostní přístupy OK pro např. pro angličtinu, ne pro češtinu proto závislostní Jaký modelovat (ne)závislosti? jednoduchá redukční analýza redukční analýza se 'shifty' jak se to odráží v datech? model restartovací automat Závislostní popis v nástrojích NLP

5 Komplexnost význam výraz

6 Víceznačnost (a stejnoznačnost) koleje;?kohoutek; jeřáb; stát; žena; nakupovat lexikum homonymie

7 Víceznačnost (a stejnoznačnost) koleje;?kohoutek; jeřáb; stát; žena; nakupovat lexikum Brňáci čekají na nádraží. (Petkevič) Jemnou dětskou pokožku chrání i pěstí. (Spoustová) morfologie Chlapci přinesou velkou rybu. (Daneš, 1964) Představil tchyni hospodyni. (Panevová, 1981) Prvořadým úkolem jednotek UNPROFOR je chránit bezpečnostní zóny vyhlášené OSN. (MF Dnes A tahle kráva se jmenuje jak? (Zeman) Baví se dva králové: Můj šašek polyká meče! No, ten můj polyká mlaskaje. (Zeman) homonymie

8 Víceznačnost (a stejnoznačnost) koleje;?kohoutek; jeřáb; stát; žena; nakupovat lexikum Brňáci čekají na nádraží. (Petkevič) Jemnou dětskou pokožku chrání i pěstí. (Spoustová) morfologie Chlapci přinesou velkou rybu. (Daneš, 1964) Představil tchyni hospodyni. (Panevová, 1981) Prvořadým úkolem jednotek UNPROFOR je chránit bezpečnostní zóny vyhlášené OSN. (MF Dnes A tahle kráva se jmenuje jak? (Zeman) Baví se dva králové: Můj šašek polyká meče! No, ten můj polyká mlaskaje. (Zeman) (úřad) hledá policisty na hranici. (MF Dnes, 1996) Přijela policie, evakuovala téměř tisíc přítomných lidí a bezpečně nastraženou bombu odpálila. (MF Dnes, 1997) Pestrá přihrblá armáda. Jediná armáda, které pan P. nevyhlásil válku. Dokonce kdysi válčil s nimi. (Třešňák Klíč je pod rohožkou) syntax (povrchová) homonymie

9 Víceznačnost (a stejnoznačnost) koleje;?kohoutek; jeřáb; stát; žena; nakupovat lexikum Brňáci čekají na nádraží. (Petkevič) Jemnou dětskou pokožku chrání i pěstí. (Spoustová) morfologie Chlapci přinesou velkou rybu. (Daneš, 1964) Představil tchyni hospodyni. (Panevová, 1981) Prvořadým úkolem jednotek UNPROFOR je chránit bezpečnostní zóny vyhlášené OSN. (MF Dnes A tahle kráva se jmenuje jak? (Zeman) Baví se dva králové: Můj šašek polyká meče! No, ten můj polyká mlaskaje. (Zeman) (úřad) hledá policisty na hranici. (MF Dnes, 1996) Přijela policie, evakuovala téměř tisíc přítomných lidí a bezpečně nastraženou bombu odpálila. (MF Dnes, 1997) Pestrá přihrblá armáda. Jediná armáda, které pan P. nevyhlásil válku. Dokonce kdysi válčil s nimi. (Třešňák Klíč je pod rohožkou) syntax (povrchová) Spotřeba motorů stoupá. (Sgall, 1967) Kritika brazilského delegáta byla ostrá. (Daneš, 1964) Udělá to za dvě hodiny. (Panevová, 1980) Nechceš udělat kávu? syntax (hloubková) homonymie

10 Víceznačnost (a stejnoznačnost) eliminace homonymie 'garden path sentences' Vlaky u nás jezdí se zpožděním. Před vlastním zásahem policie neprodyšně uzavřela okolí kostela. homonymie

11 Víceznačnost (a stejnoznačnost) eliminace homonymie 'garden path sentences' Vlaky u nás jezdí se zpožděním. Vlaky u nás jezdí se zpožděním i malí školáci. (Peregrin) Před vlastním zásahem policie neprodyšně uzavřela okolí kostela. Před vlastním zásahem policie [hlídka] neprodyšně uzavřela okolí kostela. (MF Dnes, 1997) homonymie

12 Víceznačnost (a stejnoznačnost) eliminace homonymie 'garden path sentences' Vlaky u nás jezdí se zpožděním. Vlaky u nás jezdí se zpožděním i malí školáci. (Peregrin) Před vlastním zásahem policie neprodyšně uzavřela okolí kostela. Před vlastním zásahem policie [hlídka] neprodyšně uzavřela okolí kostela. (MF Dnes, 1997) kontext, pragmatika To se však nijak neprojevilo na výkonu závodnic, které noc před závodem se soupeřkami strávily hrátkami v posteli. (idnes) Banky snižují úroky z ekonomických důvodů / z krátkodobých půjček. (Kuboň, 2001) Bezdomovci ukradly hodinky, ale další příležitost už nedostaly. (Kuboň, 2001) [Ty ženy byly zkušené kapsářky.] homonymie

13 Víceznačnost (a stejnoznačnost) eliminace homonymie 'garden path sentences' Vlaky u nás jezdí se zpožděním. Vlaky u nás jezdí se zpožděním i malí školáci. (Peregrin) Před vlastním zásahem policie neprodyšně uzavřela okolí kostela. Před vlastním zásahem policie [hlídka] neprodyšně uzavřela okolí kostela. (MF Dnes, 1997) kontext, pragmatika To se však nijak neprojevilo na výkonu závodnic, které noc před závodem se soupeřkami strávily hrátkami v posteli. (idnes) Banky snižují úroky z ekonomických důvodů / z krátkodobých půjček. (Kuboň, 2001) Bezdomovci ukradly hodinky, ale další příležitost už nedostaly. (Kuboň, 2001) [Ty ženy byly zkušené kapsářky.] Dementi MŠMT ke spekulacím o zastavení Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost. (TÝDEN, , rubrika Zápisník z Malé Strany) homonymie

14 (Víceznačnost a) stejnoznačnost borovice sosna; kopaná fotbal, obrátit se otočit se lexikum konverzivní predikáty: prodávat kupovat symetrické predikáty: sousedit, vzít si relační predikáty: bát následníkem být předchůdcem; být vyšší být nižší synonymie

15 (Víceznačnost a) stejnoznačnost borovice sosna; kopaná fotbal, obrátit se otočit se lexikum konverzivní predikáty: prodávat kupovat symetrické predikáty: sousedit, vzít si relační predikáty: bát následníkem být předchůdcem; být vyšší být nižší Knihu vydalo nakladatelství. Kniha byla vydána nakladatelstvím (se ziskem?) Otec děti bije. Od otce jsou děti bity (s radostí?) Po babiččině příjezdu půjdou rodiče do divadla. Až babička přijede, půjdou rodiče do divadla.?když babička přijede, půjdou rodiče do divadla. syntax (povrchová) synonymie

16 (Víceznačnost a) stejnoznačnost borovice sosna; kopaná fotbal, obrátit se otočit se lexikum konverzivní predikáty: prodávat kupovat symetrické predikáty: sousedit, vzít si relační predikáty: bát následníkem být předchůdcem; být vyšší být nižší Knihu vydalo nakladatelství. Kniha byla vydána nakladatelstvím (se ziskem?) Otec děti bije. Od otce jsou děti bity (s radostí?) Po babiččině příjezdu půjdou rodiče do divadla. Až babička přijede, půjdou rodiče do divadla.?když babička přijede, půjdou rodiče do divadla. syntax (povrchová) Ten starý stůl je žlutý.?ten žlutý stůl je starý. syntax (hloubková) synonymie

17 Volný slovosled změnou slovosledu se mění význam, ale Našeho Karla plánujeme poslat na příští rok o Anglie. Plánujeme našeho Karla na příští rok poslat do Anglie. Do Anglie plánujeme poslat našeho Karla na příští rok. Poslat našeho Karla do Anglie plánujeme na příští rok. Plánujeme poslat našeho Karla na příští rok do Anglie. Na příští rok plánujeme poslat našeho Karla do Anglie. Plánujeme poslat na příští rok do Anglie našeho Karla.? Karla našeho plánujeme poslat na příští rok o Anglie. * Našeho Karla plánujeme poslat příští rok na o Anglie.

18 Volný slovosled změnou slovosledu se mění význam, ale Našeho Karla plánujeme poslat na příští rok o Anglie. Plánujeme našeho Karla na příští rok poslat do Anglie. Do Anglie plánujeme poslat našeho Karla na příští rok. Poslat našeho Karla do Anglie plánujeme na příští rok. Plánujeme poslat našeho Karla na příští rok do Anglie. Na příští rok plánujeme poslat našeho Karla do Anglie. Plánujeme poslat na příští rok do Anglie našeho Karla.? Karla našeho plánujeme poslat na příští rok o Anglie. * Našeho Karla plánujeme poslat příští rok na o Anglie. zdůrazněny jiné informace (distinkce staré-nové) informační struktura věty (Hajičová et al., 1998; 2004) stejné strukturní vztahy

19 Volný slovosled změnou slovosledu se mění význam, ale Našeho Karla plánujeme poslat na příští rok o Anglie. Plánujeme našeho Karla na příští rok poslat do Anglie. Do Anglie plánujeme poslat našeho Karla na příští rok. Poslat našeho Karla do Anglie plánujeme na příští rok. Plánujeme poslat našeho Karla na příští rok do Anglie. Na příští rok plánujeme poslat našeho Karla do Anglie. Plánujeme poslat na příští rok do Anglie našeho Karla.? Karla našeho plánujeme poslat na příští rok o Anglie. * Našeho Karla plánujeme poslat příští rok na o Anglie. zdůrazněny jiné informace (distinkce staré-nové) informační struktura věty (Hajičová et al., 1998; 2004) stejné strukturní vztahy neprojektivitní konstrukce

20 Osnova Jak se přirozený jazyk liší od formálního komplexnost víceznačnost volný slovosled 'nelokální' vztahy neprojektivita (= long distance dependencies) Základní jazykové vztahy Stromové formalismy složkové vs. závislostní přístupy OK pro např. pro angličtinu, ne pro češtinu proto závislostní Jaký modelovat (ne)závislosti? jednoduchá redukční analýza redukční analýza se 'shifty' jak se to odráží v datech? model restartovací automat Závislostní popis v nástrojích NLP

21 Tři typy jazykových vztahů (Tesnière, 1959) 1. závislost základní syntakticko-sémantická struktura věty binární vztah řídící závislý větný člen valency ~ the range of syntactic elements either required or specifically permitted by a verb or other lexical unit 'valenční' doplnění ~ slovníková informace volná doplnění lexikalizace (Concise Oxford Dictionary of Linguistics,1997)

22 Tři typy jazykových vztahů (Tesnière, 1959) 1. závislost základní syntakticko-sémantická struktura věty binární vztah řídící závislý větný člen valency ~ the range of syntactic elements either required or specifically permitted by a verb or other lexical unit 'valenční' doplnění ~ slovníková informace volná doplnění lexikalizace 2. slovosled lineární uspořádání slov (a interpunkce) ve větě (Concise Oxford Dictionary of Linguistics,1997)

23 Tři typy jazykových vztahů (Tesnière, 1959) 1. závislost základní syntakticko-sémantická struktura věty binární vztah řídící závislý větný člen valency ~ the range of syntactic elements either required or specifically permitted by a verb or other lexical unit 'valenční' doplnění ~ slovníková informace volná doplnění lexikalizace 2. slovosled lineární uspořádání slov (a interpunkce) ve větě 3. koordinace `zmnožení' syntaltické pozice Po babiččině příjezdu půjdou rodiče do divadla. Po babiččině příjezdu půjde maminka s tatínkem do divadla. Po babiččině příjezdu půjdou maminka a tatínek do divadla. Petr potkal Marii v divadle. Petr se potkal s Marií v divadle. Petr a Marie se potkali v divadle. Petr potkal Marii v divadle a Marie potkala Petra v divadle. (Concise Oxford Dictionary of Linguistics,1997)

24 Tři typy jazykových vztahů (Tesnière, 1959) 1. závislost základní syntakticko-sémantická struktura věty 2. slovosled lineární uspořádání slov a interpunkce ve větě 3. koordinace 'zmnožení' syntaktické pozice stromové formalismy pro popis syntaxe

25 Osnova Jak se přirozený jazyk liší od formálního komplexnost víceznačnost volný slovosled 'nelokální' vztahy neprojektivita (= long distance dependencies) Základní jazykové vztahy Stromové formalismy složkové vs. závislostní přístupy typologie jazyků: angličtina vs. čeština závislostní pro jazyky s volným slovosledem Jaký modelovat (ne)závislosti? jednoduchá redukční analýza redukční analýza se 'shifty' jak se to odráží v datech? model restartovací automat Závislostní popis v nástrojích NLP

26 Složkové vs. závislostní přístupy složkové přístupy ~ "context free grammars" N. Chomsky: Syntactic Structures (1957) rekurzivní vhodné pro jazyky s pevným slovosledem (podmětná vs. přísudková část věty) Mary will eat bread. S NP VP N VP NP Mary AuxV V N will eat bread zásobníkové automaty

27 Složkové vs. závislostní přístupy složkové přístupy ~ "context free grammars" N. Chomsky: Syntactic Structures (1957) rekurzivní vhodné pro jazyky s pevným slovosledem (podmětná vs. přísudková část věty) Mary will eat bread. S What will Mary eat? NP VP N VP NP S Mary AuxV V N NP VP will eat bread N VP NP zásobníkové automaty Mary AuxV will V eat N bread

28 Složkové vs. závislostní přístupy složkové přístupy ~ "context free grammars" N. Chomsky: Syntactic Structures (1957) rekurzivní vhodné pro jazyky s pevným slovosledem (podmětná vs. přísudková část věty) Mary will eat bread. S What will Mary eat? S' NP VP NP T' N VP NP what AuxV S Mary AuxV V N will NP VP will eat bread N VP NP zásobníkové automaty Mary AuxV trace i V eat N trace j

29 Složkové vs. závislostní přístupy složkové přístupy ~ "context free grammars" N. Chomsky: Syntactic Structures (1957) rekurzivní vhodné pro jazyky s pevným slovosledem problém s volným slovosledem S VP NP PrepP VP N Prep NP VP rodiče PrepP po Atr N V Prep NP babičině příjezdu do N půjdou divadla

30 Složkové vs. závislostní přístupy závislostní přístupy ~ "valenční syntax" L. Tesnière: Éléments de syntaxe structurale (1959) lexikalizace rekurzivní vhodné pro jazyky s volným slovosledem půjdou.pred po příjezdu.adv rodiče.sb do divadla.adv babiččině.atr

31 Složkové vs. závislostní přístupy závislostní přístupy ~ "valenční syntax" L. Tesnière: Éléments de syntaxe structurale (1959) lexikalizace rekurzivní vhodné pro jazyky s volným slovosledem půjdou.pred po příjezdu.adv rodiče.sb do divadla.adv babiččině.atr půjdou.pred půjdou.pred rodiče.sb po příjezdu.adv do divadla.adv po příjezdu.adv rodiče.sb do divadla.adv babiččině.atr babiččině.atr?? vhodný formální model

32 Osnova Jak se přirozený jazyk liší od formálního komplexnost víceznačnost volný slovosled 'nelokální' vztahy neprojektivita (= long distance dependencies) Základní jazykové vztahy Stromové formalismy složkové vs. závislostní přístupy typologie jazyků: angličtina vs. čeština závislostní pro jazyky s volným slovosledem Jaký modelovat (ne)závislosti? jednoduchá redukční analýza redukční analýza se 'shifty' jak se to odráží v datech? model restartovací automat Závislostní popis v nástrojích NLP

33 Jak modelovat (ne)závislosti? metoda redukční analýzy (RA) (Jančar et al., 1999, Lopatková et al., 2005; 2007) postupné zjednodušování věty při zachování správnosti a významu vypuštění slova/několika slov (a příp. přepsání jiných) Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas.

34 Jak modelovat (ne)závislosti? metoda redukční analýzy (RA) (Jančar et al., 1999, Lopatková et al., 2005; 2007) postupné zjednodušování věty při zachování správnosti a významu vypuštění slova/několika slov (a příp. přepsání jiných) určení formálních závislostních vztahů (Lopatková et al., 2005) vzájemně nezávislé uzly vypouštěny v libovolném pořadí Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. tato, Texas vzájemně nezávislé

35 Jak modelovat (ne)závislosti? metoda redukční analýzy (RA) (Jančar et al., 1999, Lopatková et al., 2005; 2007) postupné zjednodušování věty při zachování správnosti a významu vypuštění slova/několika slov (a příp. přepsání jiných) určení formálních závislostních vztahů (Lopatková et al., 2005) vzájemně nezávislé uzly vypouštěny v libovolném pořadí závislý uzel vypuštěn vždy dřív než řídící Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. tato firma ve státě Texas

36 Jak modelovat (ne)závislosti? metoda redukční analýzy (RA) (Jančar et al., 1999, Lopatková et al., 2005; 2007) postupné zjednodušování věty při zachování správnosti a významu vypuštění slova/několika slov (a příp. přepsání jiných) určení formálních závislostních vztahů (Lopatková et al., 2005) vzájemně nezávislé uzly vypouštěny v libovolném pořadí závislý uzel vypuštěn vždy dřív než řídící některé uzly vypuštěny současně: redukční komponenty Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. firma sídlí ve státě. firma sídlí ve státě. firma sídlí ve státě. tato firma ve státě Texas firma, ve státě vzájemně nezávislé

37 Jak modelovat (ne)závislosti? metoda redukční analýzy (RA) (Jančar et al., 1999, Lopatková et al., 2005; 2007) postupné zjednodušování věty při zachování správnosti a významu vypuštění slova/několika slov (a příp. přepsání jiných) určení formálních závislostních vztahů (Lopatková et al., 2005) vzájemně nezávislé uzly vypouštěny v libovolném pořadí závislý uzel vypuštěn vždy dřív než řídící některé uzly vypuštěny současně: redukční komponenty Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. Tato firma sídlí ve státě Texas. sídlí firma sídlí ve státě. firma sídlí ve státě. firma sídlí ve státě. tato firma ve státě Texas.

38 Závislosti a slovosled při RA Petr se rozhodl nekoupit knihu. Petr se rozhodl nekoupit. * se rozhodl nekoupit.

39 Závislosti a slovosled při RA rozšíření redukční analýzy: operace shift (Kuboň et al., 2012) změna slovosledu, pokud si vynucuje princip zachování správnosti (permutace slov, zachování hran) Petr se rozhodl nekoupit knihu. Petr se rozhodl nekoupit. * se rozhodl nekoupit. rozhodl se nekoupit. rozhodl rozhodl se nekoupit. se nekoupit. využít operaci shift pro měření volnosti slovosledu??

40 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu projektivivta (Marcus, 1965; Nebeský, 1975; Havelka et al ) počet 'děr' v pokrytí hrany (Plátek et al., 2000) (m-)planarita 'zahnízděnost' (Kuhlmann, Nivre, 2006)

41 Složitost vs. volnost slovosledu (Kuhlmann, Nivre, 2006)

42 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu hypotéza: počet 'shiftů' ~ volnost slovosledu čím více omezení na slovosled, tím více shiftů při RA korelace s neprojektivitou??

43 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu hypotéza: počet 'shiftů' ~ volnost slovosledu čím více omezení na slovosled, tím více shiftů při RA korelace s neprojektivitou? Pražský závislostní korpus (PDT) 1.0 (Hajič et al, 2001): 73 tis. vět, z nich 23% neproj. (17 tis.) neprojektivity: modální/fázové sloveso + infinitiv (5,7 tis. v 4,7 tis. větách) (Zeman, 2004) (Kuboň et al, 2012)

44 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu hypotéza: počet 'shiftů' ~ volnost slovosledu čím více omezení na slovosled, tím více shiftů při RA korelace s neprojektivitou? Pražský závislostní korpus (PDT) 1.0 (Hajič et al, 2001): 73 tis. vět, z nich 23% neproj. (17 tis.) neprojektivity: modální/fázové sloveso + infinitiv (5,7 tis. v 4,7 tis. větách) (Zeman, 2004) (Kuboň et al, 2012)

45 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu hypotéza: počet 'shiftů' ~ volnost slovosledu čím více omezení na slovosled, tím více shiftů při RA korelace s neprojektivitou? Pražský závislostní korpus (PDT) 1.0 (Hajič et al, 2001): 73 tis. vět, z nich 23% neproj. (17 tis.) neprojektivity: modální/fázové sloveso + infinitiv (5,7 tis. v 4,7 tis. větách) (Zeman, 2004) klitiky Opravit jsem se mu to včera snažil marně. (Hana, 2007) snažil opravit jsem se včera marně mu to (Kuboň et al, 2012)

46 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu hypotéza: počet 'shiftů' ~ volnost slovosledu čím více omezení na slovosled, tím více shiftů při RA korelace s neprojektivitou ALE: S těžkým se mu bála pomoci úkolem. (s využitím Holan et al, 2000) bála se pomoci. s mu úkolem těžkým

47 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu hypotéza: počet 'shiftů' ~ volnost slovosledu čím více omezení na slovosled, tím více shiftů při RA korelace s neprojektivitou ALE: S těžkým se mu bála pomoci úkolem. (s využitím Holan et al, 2000) S těžkým se bála pomoci úkolem. bála * S se bála pomoci úkolem. S úkolem se bála pomoci. se pomoci. * se bála pomoci. s mu * Bála se bála pomoci. úkolem těžkým (Kuboň et al, 2013) alespoň 2 shifty potřeba

48 Složitost vs. volnost slovosledu (ne)projektivita ~ složitost slovosledu hypotéza: počet 'shiftů' ~ volnost slovosledu další zjemnění: vypouštění sousedících slov 'projektivizace' vypouštění??? Jak se projevuje v českých větách?

49 Složitost vs. volnost slovosledu PDT 2.0 (Hajič et al, 2006) 38,7 tis. vět (trénovací sada) automatická RA (řízená závislostními stromy) 'Podezřelé' jevy v PDT 2.0

50 PDT 2.0 (Hajič et al, 2006) 38,7 tis. vět (trénovací) automatická RA (řízená závislostními stromy) testovací sada projektivní RA bez 'shiftů': 0 Složitost vs. volnost slovosledu věty o slovech (vč. interpunkce) bez koordinace jen věty s 1 určitým slovesem bez číslovkových výrazů 2,5 tis. vět

51 Složitost vs. volnost slovosledu PDT 2.0 (Hajič et al, 2006) 38,7 tis. vět (trénovací) automatická RA (řízená závislostními stromy) testovací sada projektivní RA bez 'shiftů': věty o slovech (vč. interpunkce) bez koordinace jen věty s 1 určitým slovesem bez číslovkových výrazů 2,5 tis. vět

52 Složitost vs. volnost slovosledu PDT 2.0 (Hajič et al, 2006) 38,7 tis. vět (trénovací) automatická RA (řízená závislostními stromy) testovací sada projektivní RA bez 'shiftů': redukovaná věta s 10 uzly věty o slovech (vč. interpunkce) bez koordinace jen věty s 1 určitým slovesem bez číslovkových výrazů 2,5 tis. vět??? Jak se projevuje ve složitějších větách?

53 Formální model syntaxe struktura závislostních vztahů ve větě rekurzivita nelokální chování češtiny lexikalizace jednoduchá RA ~ model závislostí slovosled míra volnosti slovosledu (ne)projektivita ~ míra složitosti slovosledu RA se shifty závislostní stromy pro popis syntaktické struktury

54 Restartovací automat matematický model závislostní redukční analýzy přirozeného jazyka jednoduchý restartovací automat (simple restarting automaton) (Jančar et al., 1995; Otto, 2006) zpracování vstupní věty delete, rewrite restart výpočet v cyklech rekurze nelokální chování ~ volný slovosled budování struktury věty DR-stromy, D-stromy (Plátek et al, 2000) (paralelní) závislostní struktury (Plátek et al., 2010) operace shift (Kuboň et al, 2012; Lopatková, Plátek 2013)

55 Osnova Jak se přirozený jazyk liší od formálního komplexnost víceznačnost volný slovosled 'nelokální' vztahy neprojektivita (= long distance dependencies) Základní jazykové vztahy Stromové formalismy složkové vs. závislostní přístupy typologie jazyků: angličtina vs. čeština závislostní pro jazyky s volným slovosledem Jaký modelovat (ne)závislosti? jednoduchá redukční analýza redukční analýza se 'shifty' jak se to odráží v datech? model restartovací automat Závislostní popis v nástrojích NLP

56 Korpusová lingvistika a slovníky Pražský závislostní korpus (PDT) 3 roviny anotace: m-rovina, a-rovina, t-rovina (semantické role, gramatémy, inf. struktura, koreference) PDT 3.0 (Hajič et al., 2003, Bejček et al, 2013) Prague Czech English Dependency Treebank (PCEDT) (Hajič et al., 2010) texty z Penn Treebank (Wall Street Journal) přeloženy do češtiny (překladatelé) anotační schéma 'zděděné' z PDT Pražský závislostní korpus mluvené češtiny Prague Arabic Dependency Treebank

57 Korpusová lingvistika a slovníky Syntaktické slovníky Valenční slovník českých sloves VALLEX (Lopatkováet al., 2003, 2008) PDT-VALLEX (Hajič et al., 2003; Urešová, 2011) EngVallex (Šindlerová, Cinková, 2011) nejčastější česká slovesa valenční rámec glosa, příklady přístupnost pro uživatele NLP technologie (xml) člověk (html, pdf)

58 Závislostní popis v datech a nástrojích K čemu korpusy a slovníky? počítačové zpracování přirozeného jazyka data: statistické metody, strojové učení vyhodnocování experimentů datové formáty uživatel-člověk výuka češtiny, tradiční teoretická lingvistika formální modelování složitost přirozeného jazyka

59 Strojový překlad frázový překlad: Moses, Joshua (Ondřej Bojar, ) En Cz (Russian, Hindi, )

60 Strojový překlad překlad analýza transfer syntéza: TectoMT En Cz (Tamil) Zdeněk Žabokrtský, David Mareček, Martin Popel transfer She has never laughed in her new boss's office. Nikdy se nesmála v úřadu svého nového šéfa.

61 Strojový překlad

62 Dialogové systémy Companions (Hajič, Cinková, Ptáček et al.) společník pro seniory prohlížení fotografií "Petra je sympatický partner pro konverzaci, zajímá se o Vaše fotky a o vzpomínky, které s nimi máte spojené. Je jí kolem třiceti a je to Češka jako poleno, názory na generaci jejích rodičů odpovídají jejímu věku. Má svoje názory, ale už nezná svoji biografii."

63 Dialogové systémy automatické zpracování jazyka analýza vět (až na roviny významu) generování dialog manager Dialog::DAFRunner DAF (= dialog action form) šablony pro sítě stavů instance těchto sítí v průběhu dialogu (aktuální stav pro každého uživatele) dialogové korpusy

64 Malá Seminář Úpa, současné matematiky,

ve strojovém překladu

ve strojovém překladu Jaká data se používají ve strojovém překladu Ondřej Bojar bojar@ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK ELRC Training Workshop, 15. prosinec 2015 1/39 Osnova Typy dat ve strojovém

Více

Využití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech

Využití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech Využití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech Kateřina Veselovská ÚFAL MFF UK veselovska@ufal.mff.cuni.cz

Více

Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix)

Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Rudolf Rosa diplomová práce Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs Motivační příklad Zdroj: All the winners

Více

Gramatické závislosti vs. koordinace z pohledu redukční analýzy

Gramatické závislosti vs. koordinace z pohledu redukční analýzy V. Kůrková et al. (Eds.): ITAT 2014 with selected papers from Znalosti 2014, CEUR Workshop Proceedings Vol. 1214, pp. 61 67 http://ceur-ws.org/vol-1214, Series ISSN 1613-0073, c 2014 M. Lopatková, J. Mírovský,

Více

SYNTAX LS Úvod

SYNTAX LS Úvod SYNTAX LS 2017 Úvod Co očekáváte od předmětu? viz sylabus požadavky Literatura Nový encyklopedický slovník češtiny https://www.czechency.org/ Panevová a kol. (2014) Mluvnice současné češtiny 2. http://www.cupress.cuni.cz/ink2_ext/index.jsp?

Více

Významové vztahy v jazyce. Markéta Lopatková Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK

Významové vztahy v jazyce. Markéta Lopatková Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK ové vztahy v jazyce Markéta Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK ové vztahy v jazyce Znak základní jazyková jednotka Co je to význam reprezentace významu ve FGD Reprezentace významu slov systém

Více

Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate

Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Mgr. Rudolf Rosa Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované lingvistiky ProSŠ, Gymnázium Kladno, 23. října

Více

LEXIKÁLNĚ- -SÉMANTICKÉ KONVERZE VE VALENČNÍM SLOVNÍKU

LEXIKÁLNĚ- -SÉMANTICKÉ KONVERZE VE VALENČNÍM SLOVNÍKU LEXIKÁLNĚ- -SÉMANTICKÉ KONVERZE VE VALENČNÍM SLOVNÍKU VÁCLAVA KETTNEROVÁ KAROLINUM Lexikálně-sémantické konverze ve valenčním slovníku Mgr. Václava Kettnerová, Ph.D. Recenzovali: prof. PhDr. Petr Karlík,

Více

Nedostatky bezkontextové gramatiky

Nedostatky bezkontextové gramatiky Nedostatky bezkontextové gramatiky Běžná gramatika nezachytí schodu podmětu s přísudkem. Lze řešit přidáním zvláštních neterminálů pro jednotné číslo, množné číslo... Velký nárust počtu neterminálů Rozšířené

Více

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Ondřej Bojar Automatická extrakce. z korpusu Praha 2002

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Ondřej Bojar Automatická extrakce. z korpusu Praha 2002 Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Ondřej Bojar Automatická extrakce lexikálně-syntaktických údajů z korpusu Praha 2002 Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí

Více

VALENČNÍ SLOVNÍK PRAŽSKÉHO ZÁVISLOSTNÍHO KORPUSU PDT-Vallex. Zdeňka Urešová

VALENČNÍ SLOVNÍK PRAŽSKÉHO ZÁVISLOSTNÍHO KORPUSU PDT-Vallex. Zdeňka Urešová VALENČNÍ SLOVNÍK PRAŽSKÉHO ZÁVISLOSTNÍHO KORPUSU PDT-Vallex Zdeňka Urešová STUDIES IN COMPUTATIONAL AND THEORETICAL LINGUISTICS Zdeňka Urešová VALENČNÍ SLOVNÍK PRAŽSKÉHO ZÁVISLOSTNÍHO KORPUSU PDT-Vallex

Více

Výbor textů k moderní logice

Výbor textů k moderní logice Mezi filosofií a matematikou 5 Logika 20. století: mezi filosofií a matematikou Výbor textů k moderní logice K vydání připravil a úvodními slovy opatřil Jaroslav Peregrin 2006 Mezi filosofií a matematikou

Více

Faktorované překladové modely. Základní informace

Faktorované překladové modely. Základní informace Základní informace statistická metoda překladu statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) doplňková informace

Více

HOMONYMIE PŘEDLOŽKOVÝCH SKUPIN A MOŽNOST JEJICH AUTOMATICKÉHO ZPRACOVÁNÍ

HOMONYMIE PŘEDLOŽKOVÝCH SKUPIN A MOŽNOST JEJICH AUTOMATICKÉHO ZPRACOVÁNÍ Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy HOMONYMIE PŘEDLOŽKOVÝCH SKUPIN A MOŽNOST JEJICH AUTOMATICKÉHO ZPRACOVÁNÍ Markéta Straňáková Disertační práce Ústav formální a aplikované lingvistiky Praha,

Více

K některým otázkám závislostní gramatiky *

K některým otázkám závislostní gramatiky * K některým otázkám závislostní gramatiky * EVA HAJIČOVÁ On some issues of dependency grammar ABSTRACT: The popularity of dependency-based syntax has grown in the last thirty years, in spite of the fact

Více

Pražský závislostní korpus jako elektronická cvičebnice češtiny

Pražský závislostní korpus jako elektronická cvičebnice češtiny Pražský závislostní korpus jako elektronická cvičebnice češtiny OndřejKučera ondrej.kucera@centrum.cz Abstrakt Pražský závislostní korpus patří mezi nejvýznamnější jazykové korpusy na světě. Cílem naší

Více

PDT-Vallex: trochu jiný valenční slovník

PDT-Vallex: trochu jiný valenční slovník PDT-Vallex: trochu jiný valenční slovník Zdeňka Urešová uresova@ufal.mff.cuni.cz Univerzita Karlova v Praze Ústav formální a aplikované lingvistiky Malostranské nám. 25 11800 Praha 1 Česká republika Abstract

Více

Perfektym v současné cestine

Perfektym v současné cestine Perfektym v současné cestine Korpusová studie jeho gramatikalizace na bázi Českého národního korpusu Mira Načeva-Marvanová NAKLADATELSTVÍ LIDOVÉ NOVINY Ústav Českého národního korpusu Obsah PŘEDMLUVA (František

Více

Strojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů

Strojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů Strojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů Barbora Hladká Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK http://ufal.mff.cuni.cz Machine Learning Meetups, 2. prosince 2015 Pozvánka Jako výzkumníci

Více

Dolování z textu. Martin Vítek

Dolování z textu. Martin Vítek Dolování z textu Martin Vítek Proč dolovat z textu Obrovské množství materiálu v nestrukturované textové podobě knihy časopisy vědeckéčlánky sborníky konferencí internetové diskuse Proč dolovat z textu

Více

Anglický jazyk. Anglický jazyk. žák: TÉMATA. Fonetika: abeceda, výslovnost odlišných hlásek, zvuková podoba slova a její zvláštnosti

Anglický jazyk. Anglický jazyk. žák: TÉMATA. Fonetika: abeceda, výslovnost odlišných hlásek, zvuková podoba slova a její zvláštnosti Prima jednoduše mluví o sobě Slovní zásoba: elementární slovní 1 B/ 26, 27, 29, 30 tvoří jednoduché otázky a aktivně je používá zásoba pro zvolené tematické okruhy odpovídá na jednoduché otázky obsahující

Více

Učíme počítače (nejen) česky: ÚFAL

Učíme počítače (nejen) česky: ÚFAL Učíme počítače (nejen) česky: ÚFAL Barbora Hladká Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze http://ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky

Více

DALŠÍ CIZÍ JAZYK - NĚMECKÝ JAZYK

DALŠÍ CIZÍ JAZYK - NĚMECKÝ JAZYK DALŠÍ CIZÍ JAZYK - NĚMECKÝ JAZYK Charakteristika vyučovacího předmětu Obsahové vymezení Další cizí jazyk si povinně vyberou žáci od 7. ročníku. Výuka je zaměřena na rozvíjení komunikativní kompetence žáků,

Více

Ondřej Bojar Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze

Ondřej Bojar Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze ÔÐ ØÖÓ ÓÚ Ó Ô Ð Ù Ondřej Bojar bojar@ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze 18. říjen 2010 Aplikace strojového překladu Ç ÔÖ Þ

Více

ŽÁKOVSKÝ KORPUS MERLIN: JAZYKOVÉ ÚROVNĚ A TROJJAZYČNÁ CHYBOVÁ ANOTACE

ŽÁKOVSKÝ KORPUS MERLIN: JAZYKOVÉ ÚROVNĚ A TROJJAZYČNÁ CHYBOVÁ ANOTACE ŽÁKOVSKÝ KORPUS MERLIN: JAZYKOVÉ ÚROVNĚ A TROJJAZYČNÁ CHYBOVÁ ANOTACE Mgr. Barbora Štindlová, Ph. D., Mgr. Veronika Čurdová, Mgr. Petra Klimešová, Mgr. Eva Levorová ÚJOP UK, Praha Práce s chybou, Poděbrady

Více

postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy

postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy Formální systémy (výrokové) logiky postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy cíl: získat formální teorii jako souhrn dokazatelných

Více

Redukční analýza a Pražský závislostní korpus

Redukční analýza a Pražský závislostní korpus J. Yaghob (Ed.): ITAT 2015 pp. 43 50 Charles University in Prague, Prague, 2015 Redukční analýza a Pražský závislostní korpus Martin Plátek 1, Dana Pardubská 2, and Karel Oliva 3 1 MFF UK Praha, Malostranské

Více

Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků

Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků Formální jazyky a gramatiky Teorie programovacích jazyků doc. Ing. Jiří Rybička, Dr. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně rybicka@mendelu.cz Připomenutí základních pojmů ABECEDA jazyk je libovolná podmnožina

Více

Co nového ve zpracování MWE Automatická identifikace

Co nového ve zpracování MWE Automatická identifikace Co nového ve zpracování MWE Automatická identifikace Společný workshop tří GAČRů 15. dubna 2013 Víceslovné výrazy Osnova Víceslovné výrazy (VV, MWE) v PDT 2.5 Automatická identifikace Problémy (Úpravy

Více

Korpusová lingvistika 2. Mgr. Dana Hlaváčková, Ph.D. CJBB105

Korpusová lingvistika 2. Mgr. Dana Hlaváčková, Ph.D. CJBB105 Korpusová lingvistika 2 Mgr. Dana Hlaváčková, Ph.D. CJBB105 Vývoj korpusové lingvistiky raná korpusová lingvistika, počítačová lexikografie, frekvenční studie (90. léta 19. st. 50. léta 20. st.) předěl

Více

AUTOMATICKÉ PROPOJOVÁNÍ LEXIKOGRAFICKÝCH ZDROJŮ A KORPUSOVÝCH DAT

AUTOMATICKÉ PROPOJOVÁNÍ LEXIKOGRAFICKÝCH ZDROJŮ A KORPUSOVÝCH DAT Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Disertační práce AUTOMATICKÉ PROPOJOVÁNÍ LEXIKOGRAFICKÝCH ZDROJŮ A KORPUSOVÝCH DAT Eduard Bejček Praha, 2015 Disertační práce Eduard Bejček Vedoucí

Více

Anotace rematizátorů a discourse connectives v PEDT

Anotace rematizátorů a discourse connectives v PEDT Anotace rematizátorů a discourse connectives v PEDT Kateřina Veselá Horní Mísečky 11. 2. 2009 Obsah Úvod Anotace rematizátorů v PEDT Specifické problémy v anglické anotaci Co jsme se naučili o rematizátorech

Více

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky

Modely vyhledávání informací 4 podle technologie. 1) Booleovský model. George Boole 1815 1864. Aplikace booleovské logiky Modely vyhledávání informací 4 podle technologie 1) Booleovský model 1) booleovský 2) vektorový 3) strukturní 4) pravděpodobnostní a další 1 dokumenty a dotazy jsou reprezentovány množinou indexových termů

Více

XML databáze. Přednáška pro kurz PB138 Moderní značkovací jazyky Ing. Petr Adámek

XML databáze. Přednáška pro kurz PB138 Moderní značkovací jazyky Ing. Petr Adámek XML databáze Přednáška pro kurz PB138 Moderní značkovací jazyky 22. 4. 2003 Ing. Petr Adámek xadamek2@fi.muni.cz http://www.bilysklep.cz/petr/ XML databáze Proč XML databáze Efektivní ukládání a vyhledávání

Více

Typy predikátů: slovesa, predikativní jména, adjektiva, tranzitivní slovesa, relativní 1 věty / 10

Typy predikátů: slovesa, predikativní jména, adjektiva, tranzitivní slovesa, relativní 1 věty / 10 : slovesa, predikativní jména, adjektiva, tranzitivní slovesa, relativní věty FF MU Mojmír Dočekal ÚJABL Logika: systémový rámec rozvoje oboru v ČR a koncepce logických propedeutik pro mezioborová studia

Více

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů. Modely datové Existují různé úrovně pohledu na data. Nejvyšší úroveň je úroveň, která zachycuje pouze vztahy a struktury dat samotných. Konceptuální model - E-R model. Další úrovní je logická úroveň Databázové

Více

VALENCE SLOVES V PRAŽSKÉM ZÁVISLOSTNÍM KORPUSU. Zdeňka Urešová

VALENCE SLOVES V PRAŽSKÉM ZÁVISLOSTNÍM KORPUSU. Zdeňka Urešová VALENCE SLOVES V PRAŽSKÉM ZÁVISLOSTNÍM KORPUSU Zdeňka Urešová STUDIES IN COMPUTATIONAL AND THEORETICAL LINGUISTICS Zdeňka Urešová VALENCE SLOVES V PRAŽSKÉM ZÁVISLOSTNÍM KORPUSU Published by Institute of

Více

na postupech, které se souhrnně nazývají závislostními. Oba principy lze vykládat

na postupech, které se souhrnně nazývají závislostními. Oba principy lze vykládat Závislostní redukční analýza přirozených jazyků Markéta Lopatková, 1 Martin Plátek 2 a Vladislav Kuboň 3 1 CKL MFF UK, Praha lopatkova@ckl.mff.cuni.cz 2 KTIML MFF UK, Praha platek@ksi.ms.mff.cuni.cz 3

Více

Přehledvzdělávacích materiálů

Přehledvzdělávacích materiálů Přehledvzdělávacích materiálů Název školy Název a číslo OP Název šablony klíčové aktivity Název sady vzdělávacích materiálů Jméno tvůrce vzdělávací sady Číslo sady Anotace Základní škola Želiv Novými materiály

Více

5. Abstraktní podstatná jména se často tvoří odvozováním od přídavných jmen různými příponami. Utvořte:

5. Abstraktní podstatná jména se často tvoří odvozováním od přídavných jmen různými příponami. Utvořte: Vzorové zadání 1. Užijte předložkové spojení bez peněz ve čtyřech větách nebo slovních spojeních tak, aby pokaždé mělo funkci jiného větného členu (napište kterého). (Příslovečná určení různého druhu započítávejte

Více

Jazyky a počítač: překážky a možnosti. Eva Hajičová MFF UK Praha

Jazyky a počítač: překážky a možnosti. Eva Hajičová MFF UK Praha Jazyky a počítač: překážky a možnosti Eva Hajičová MFF UK Praha Historický pohled 1947: Warren Weaver, dekódování 1949: memorandum Translation 1952: první konference o SP, USA 1954: Georgetown Univ., R

Více

Nové EU projekty (od 2010)

Nové EU projekty (od 2010) Nové EU projekty (od 2010) Faust (STREP) T4ME Net (NoE) Jan Hajič & al. FAUST: Feedback Analysis for User-adaptive Statistical Translation 7. RP, kooperativní, STREP, 2010-13 (únor), GA #247762 Unit E1:

Více

Přísudek a podmět. Český jazyk 9. ročník Mgr. Iveta Burianová

Přísudek a podmět. Český jazyk 9. ročník Mgr. Iveta Burianová Přísudek a podmět Český jazyk 9. ročník Mgr. Iveta Burianová Autor: Mgr. Iveta Burianová Období: březen 2012 Šablona: I/2 12_INOVACE_93 Druh učebního materiálu: prezentace Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková

Více

1 Úvod 5 1.1 Co je PDT 2.0... 5 1.2 Historické pozadí projektu... 6 1.3 Vývoj projektu... 6. 2 Roviny anotace 11 2.1 Morfologická rovina...

1 Úvod 5 1.1 Co je PDT 2.0... 5 1.2 Historické pozadí projektu... 6 1.3 Vývoj projektu... 6. 2 Roviny anotace 11 2.1 Morfologická rovina... Průvodce PDT 2.0 Jan Hajič, Eva Hajičová, Jaroslava Hlaváčová, Václav Klimeš, Jiří Mírovský, Petr Pajas, Jan Štěpánek, Barbora Vidová Hladká, and Zdeněk Žabokrtský 20. června 2006 Obsah 1 Úvod 5 1.1 Co

Více

Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ

Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ 1. Algoritmus a jeho vlastnosti algoritmus a jeho vlastnosti, formy zápisu algoritmu ověřování správnosti

Více

VÝZNAMOVÁ REPREZENTACE ELIPSY. Marie Mikulová

VÝZNAMOVÁ REPREZENTACE ELIPSY. Marie Mikulová VÝZNAMOVÁ REPREZENTACE ELIPSY Marie Mikulová STUDIES IN COMPUTATIONAL AND THEORETICAL LINGUISTICS Marie Mikulová VÝZNAMOVÁ REPREZENTACE ELIPSY Published by Institute of Formal and Applied Linguistics as

Více

Školní kolo Olympiády v českém jazyce 2007/2008 34. ročník

Školní kolo Olympiády v českém jazyce 2007/2008 34. ročník Školní kolo Olympiády v českém jazyce 2007/2008 34. ročník II. kategorie Počet bodů:... Jméno:... Škola:... Přečtěte si následující text: Při utkání devátého kola první fotbalové soutěže hrozí střety mezi

Více

Ontologie. Otakar Trunda

Ontologie. Otakar Trunda Ontologie Otakar Trunda Definice Mnoho různých definic: Formální specifikace sdílené konceptualizace Hierarchicky strukturovaná množina termínů popisujících určitou věcnou oblast Strukturovaná slovní zásoba

Více

Vzdělávací oblast: Inovace a zkvalitnění Vzdělávací obor: žáci SOU všechny obory výuky cizích jazyků na středních školách

Vzdělávací oblast: Inovace a zkvalitnění Vzdělávací obor: žáci SOU všechny obory výuky cizích jazyků na středních školách STŘEDNÍ ODBORNÁ ŠKOLA A STŘEDNÍ ODBORNÉ UČILIŠTĚ NERATOVICE Školní 664, 277 11 Neratovice, tel.: 315 682 314, IČO: 683 834 95, IZO: 110 450 639 Ředitelství školy: Spojovací 632, 277 11 Neratovice tel.:

Více

Strukturovaný životopis

Strukturovaný životopis Strukturovaný životopis Mgr. Magdaléna Rysová Osobní informace E-mail: magdalena.rysova@post.cz WWW: https://ufal.mff.cuni.cz/magdalena-rysova Vzdělání od 2012 FF UK v Praze: doktorské studium, obor Český

Více

Počítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek

Počítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek Počítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek I. Zpracování textu II. III. IV. Jazyk G Desambiguace Kontrola gramatiky V. Kontrola stylu VI. Valence sloves VII. Vývoj a odezva I. Zpracování

Více

1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10

1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10 Úlohy- 2.cvičení 1. Převeďte dané číslo do dvojkové, osmičkové a šestnáctkové soustavy: a) 759 10 b) 2578 10 2. Převeďte dané desetinné číslo do dvojkové soustavy (DEC -> BIN): a) 0,8125 10 b) 0,35 10

Více

AX Systém pro automatizovanou extrakci lexikálně-syntaktických údajů z korpusu.

AX Systém pro automatizovanou extrakci lexikálně-syntaktických údajů z korpusu. AX Systém pro automatizovanou extrakci lexikálně-syntaktických údajů z korpusu. Ondřej Bojar obo@cuni.cz Abstrakt Systém AX je určen ke zpracování morfologicky analyzovaných vět přirozeného jazyka s cílem

Více

VĚTNÉ ČLENY - PODMĚT A PŘÍSUDEK

VĚTNÉ ČLENY - PODMĚT A PŘÍSUDEK VĚTNÉ ČLENY - PODMĚT A PŘÍSUDEK Autor: Katka Česalová Datum: 10. 9. 2014 Cílový ročník: 6. 9. ročník Život jako leporelo, registrační číslo CZ.1.07/1.4.00/21.3763 Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace

Více

Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/39

Bezkontextové jazyky. Bezkontextové jazyky 1 p.1/39 Bezkontextové jazyky Bezkontextové jazyky 1 p.1/39 Jazyky typu 2 Definice 4.1 Gramatika G = (N, Σ, P, S) si nazývá bezkontextovou gramatikou, jestliže všechna pravidla z P mají tvar A α, A N, α (N Σ) Lemma

Více

4.2 Syntaxe predikátové logiky

4.2 Syntaxe predikátové logiky 36 [070507-1501 ] 4.2 Syntaxe predikátové logiky V tomto oddíle zavedeme syntaxi predikátové logiky, tj. uvedeme pravidla, podle nichž se tvoří syntakticky správné formule predikátové logiky. Význam a

Více

Větná polarita v češtině. Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice,

Větná polarita v češtině. Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice, Větná polarita v češtině Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice, 27. 11. 2009 1 Polarita - úvod do problematiky Větná polarita: a) Cíl a motivace b) Charakteristika c) Možnosti výzkumu Větná polarita a vyhledávání

Více

Sémantický web a extrakce

Sémantický web a extrakce Sémantický web a extrakce informací Martin Kavalec kavalec@vse.cz Katedra informačního a znalostního inženýrství FIS VŠE Seminář KEG, 11. 11. 2004 p.1 Přehled témat Vize sémantického webu Extrakce informací

Více

Rekonstrukce standardizovaného textu z mluvené řeči

Rekonstrukce standardizovaného textu z mluvené řeči Rekonstrukce standardizovaného textu z mluvené řeči Marie Mikulová, Zdeňka Urešová Příspěvek shrnuje dosavadní poznatky získané při budování Pražského závislostního korpusu mluvené češtiny (Prague Dependency

Více

Programování 3. hodina. RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015

Programování 3. hodina. RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015 Programování 3. hodina RNDr. Jan Lánský, Ph.D. Katedra informatiky a matematiky Fakulta ekonomických studií Vysoká škola finanční a správní 2015 Umíme z minulé hodiny Implementace zásobníku a fronty pomocí

Více

Univerzita Karlova v Praze. Matematicko-fyzikální fakulta DISERTAČNÍ PRÁCE. Marie Mikulová. Významová reprezentace elipsy

Univerzita Karlova v Praze. Matematicko-fyzikální fakulta DISERTAČNÍ PRÁCE. Marie Mikulová. Významová reprezentace elipsy Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DISERTAČNÍ PRÁCE Marie Mikulová Významová reprezentace elipsy Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí disertační práce: Prof. PhDr. Jarmila

Více

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9. Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9. Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9 Projekt MŠMT ČR: EU PENÍZE ŠKOLÁM Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0536 Název projektu školy: Šablona III/2: Výuka s ICT na SŠ obchodní České

Více

Common Language Resources and Their Applications

Common Language Resources and Their Applications Common Language Resources and Their Applications http://clara.b.uib.no/ Markéta Lopatková Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze formální rámec

Více

STAVBA VĚTY JEDNODUCHÉ

STAVBA VĚTY JEDNODUCHÉ STAVBA VĚTY JEDNODUCHÉ Věta jednoduchá je uspořádaný větný celek, který vyjadřuje jednu myšlenku. Slova, která k sobě patří, tvoří dvojice slov, v této dvojici jedno slovo závisí na druhém. Takové dvojice

Více

KORPUSOVÝ WORKSHOP. Václav Cvrček, Lucie Chlumská. 13. 2. 2013 Univerzita Karlova v Praze VŠE, CO JSTE CHTĚLI VĚDĚT O KORPUSU, A BÁLI JSTE SE ZEPTAT!

KORPUSOVÝ WORKSHOP. Václav Cvrček, Lucie Chlumská. 13. 2. 2013 Univerzita Karlova v Praze VŠE, CO JSTE CHTĚLI VĚDĚT O KORPUSU, A BÁLI JSTE SE ZEPTAT! KORPUSOVÝ WORKSHOP VŠE, CO JSTE CHTĚLI VĚDĚT O KORPUSU, A BÁLI JSTE SE ZEPTAT! Václav Cvrček, Lucie Chlumská 13. 2. 2013 Univerzita Karlova v Praze O (Ú)ČNK Ústav Českého národního korpusu, založen v roce

Více

VĚTNÉ ČLENY. Mgr. Jiří Ondra Procvičení základních pojmů a kategorií z oblasti české skladby. Zdokonalování jazykových vědomostí a dovedností

VĚTNÉ ČLENY. Mgr. Jiří Ondra Procvičení základních pojmů a kategorií z oblasti české skladby. Zdokonalování jazykových vědomostí a dovedností VĚTNÉ ČLENY Autor Mgr. Jiří Ondra Anotace Opakování základních pojmů a kategorií z oblasti české skladby Očekávaný přínos Procvičení základních pojmů a kategorií z oblasti české skladby Tematická oblast

Více

Střední průmyslová škola stavební Pardubice

Střední průmyslová škola stavební Pardubice Střední průmyslová škola stavební Pardubice Vzdělávací oblast: Vzdělávání a komunikace v cizím jazyce Název: Slovesná vazba I am used to + ing a I get used to + ing. Autor: Svatoňová Zuzana Datum, třída:

Více

Tento materiál byl vytvořen v rámci projektu Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost.

Tento materiál byl vytvořen v rámci projektu Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost. Tento materiál byl vytvořen v rámci projektu Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost. Projekt MŠMT ČR Číslo projektu Název projektu školy Klíčová aktivita III/2 EU PENÍZE ŠKOLÁM CZ.1.07/1.4.00/21.2146

Více

Korpusová lingvistika a počítačová lexikografie. Od 60. let 20. st.

Korpusová lingvistika a počítačová lexikografie. Od 60. let 20. st. Korpusová lingvistika a počítačová Od 60. let 20. st. Raná korpusová lingvistika (konec 19. st 50. léta 20. st., Early corpus linguistics) strukturalistická tradice, americký deskriptivismus, metody založené

Více

Čím může bohemistice přispět současná počítačová lingvistika?

Čím může bohemistice přispět současná počítačová lingvistika? Jarmila Panevová (Univerzita Karlova, Praha) Čím může bohemistice přispět současná počítačová lingvistika? I. Po několik destiletí (od 2. poloviny 20. století) se mohlo zdát, že počítačová a formální lingvistika

Více

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce

Více

Liší se mluvené a psané texty ve valenci? 1

Liší se mluvené a psané texty ve valenci? 1 Liší se mluvené a psané texty ve valenci? 1 Marie Mikulová Jan Štěpánek Zdeňka Urešová Ústav formální a aplikované lingvistiky, MFF UK Praha {mikulova, stepanek, uresova}@ufal.mff.cuni.cz Valency in spoken

Více

Logika 5. Základní zadání k sérii otázek: V uvedených tezích doplňte z nabízených adekvátní pojem, termín, slovo. Otázka číslo: 1. Logika je věda o...

Logika 5. Základní zadání k sérii otázek: V uvedených tezích doplňte z nabízených adekvátní pojem, termín, slovo. Otázka číslo: 1. Logika je věda o... Logika 5 Základní zadání k sérii otázek: V uvedených tezích doplňte z nabízených adekvátní pojem, termín, slovo. Otázka číslo: 1 Logika je věda o.... slovech správném myšlení myšlení Otázka číslo: 2 Základy

Více

Jazykové technologie. Karel Oliva Ústav pro jazyk český Akademie věd ČR

Jazykové technologie. Karel Oliva Ústav pro jazyk český Akademie věd ČR Jazykové technologie Karel Oliva Ústav pro jazyk český Akademie věd ČR Změněná situace jazyka jakožto komunikačního prostředku komunikace mezi lidmi (navzájem) komunikace mezi lidmi a stroji => změna schopnosti

Více

Charakteristika předmětu Anglický jazyk

Charakteristika předmětu Anglický jazyk Charakteristika předmětu Anglický jazyk Vyučovací předmět Anglický jazyk se vyučuje jako samostatný předmět s časovou dotací: Ve 3. 5. ročníku 3 hodiny týdně Výuka je vedena od počátečního vybudování si

Více

Základní škola Karviná Nové Město tř. Družby 1383

Základní škola Karviná Nové Město tř. Družby 1383 Základní škola Karviná Nové Město tř. Družby 1383 Projekt OP VK oblast podpory 1.4 Zlepšení podmínek pro vzdělávání na středních školách Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3526 Název projektu:

Více

K SUBJEKTIVNÍMU SLOVOSLEDU NA ZÁKLADĚ KORPUSU On subjective Word Order on the Basis of Corpus

K SUBJEKTIVNÍMU SLOVOSLEDU NA ZÁKLADĚ KORPUSU On subjective Word Order on the Basis of Corpus K SUBJEKTIVNÍMU SLOVOSLEDU NA ZÁKLADĚ KORPUSU On subjective Word Order on the Basis of Corpus Kateřina Rysová Abstrakt: Příspěvek popisuje konstrukce vyhledané v Pražském závislostním korpusu, v nichž

Více

RELACE, OPERACE. Relace

RELACE, OPERACE. Relace RELACE, OPERACE Relace Užití: 1. K popisu (evidenci) nějaké množiny objektů či jevů, které lze charakterizovat pomocí jejich vlastnostmi. Entita je popsána pomocí atributů. Ty se vybírají z domén. Různé

Více

PRŮVODNÍ LIST k nově vytvořenému / inovovanému učebnímu materiálu

PRŮVODNÍ LIST k nově vytvořenému / inovovanému učebnímu materiálu PRŮVODNÍ LIST k nově vytvořenému / inovovanému učebnímu materiálu Název projektu Kvalitní výuka za podpory ICT Číslo projektu CZ.1.07/1.4.00/21.3646 Název školy Základní škola Ohrazenice, okres Semily

Více

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám. Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3707

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám. Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3707 Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3707 Šablona: III/2 Č. materiálu: VY_32_INOVACE_158 Jméno autora: Mgr. Pavla Nesvadbová Datum

Více

Modelování a simulace Lukáš Otte

Modelování a simulace Lukáš Otte Modelování a simulace 2013 Lukáš Otte Význam, účel a výhody MaS Simulační modely jsou nezbytné pro: oblast vědy a výzkumu (základní i aplikovaný výzkum) analýzy složitých dyn. systémů a tech. procesů oblast

Více

ŠABLONY INOVACE OBSAH UČIVA

ŠABLONY INOVACE OBSAH UČIVA ŠABLONY INOVACE OBSAH UČIVA Číslo a název projektu CZ.1.07/1.5.00/34. 0185 Moderní škola 21. století Číslo a název šablony II/2 Inovace a zkvalitnění výuky cizích jazyků na středních školách klíčové aktivity

Více

NÁVRHY TEMATICKÝCH PLÁNŮ. 1. ročník Počet hodin

NÁVRHY TEMATICKÝCH PLÁNŮ. 1. ročník Počet hodin Návrhy tematických plánů Střední odborná škola 1. Návrh tematického plánu mluvnice 1. ročník Počet hodin Racionální studium textu 1 Základy informatiky získávání a zpracování informací 1 Jazykověda a její

Více

Matematika a její aplikace Matematika

Matematika a její aplikace Matematika Vzdělávací oblast : Vyučovací předmět : Období ročník : Počet hodin : 165 Učební texty : Matematika a její aplikace Matematika 1. období 2. ročník Mgr. M. Novotný, F. Novák: Matýskova matematika 4.,5.,6.díl

Více

Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace Anglický jazyk (časová dotace 3 hodiny týdně)

Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace Anglický jazyk (časová dotace 3 hodiny týdně) Ročník: 7. Poznámky: Vzdělávací oblast: Jazyk a jazyková komunikace Anglický jazyk (časová dotace 3 hodiny týdně) ŽÁK: umí, rozumí a ovládá slovní zásobu každého tématu je schopen samostatně vytvořit složitější

Více

Zařazení materiálu: Šablona: Sada: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (III/2) Autor materiálu: Mgr. Barbora Říhošková

Zařazení materiálu: Šablona: Sada: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (III/2) Autor materiálu: Mgr. Barbora Říhošková Projekt: Příjemce: Tvořivá škola, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.4.00/21.3505 Základní škola Ruda nad Moravou, okres Šumperk, Sportovní 300, 789 63 Ruda nad Moravou Zařazení materiálu: Šablona: Sada:

Více

Graf skladebného rozboru věty

Graf skladebného rozboru věty Graf skladebného rozboru věty Existuje několik způsobů grafického zápisu větného rozboru. Předkládaný způsob se pokouší o co největší jednoduchost a přehlednost. Příklad: Starý pán se pomalu belhal do

Více

13. Lineární programování

13. Lineární programování Jan Schmidt 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Zimní semestr 2011/12 MI-PAA EVROPSKÝ SOCIÁLNÍ FOND PRAHA & EU: INVESTUJENE DO VAŠÍ BUDOUCNOSTI

Více

Specializované korpusy mluveného jazyka - jejich tvorba a využití

Specializované korpusy mluveného jazyka - jejich tvorba a využití Specializované korpusy mluveného jazyka - jejich tvorba a využití Karolína Vyskočilová 34. Žďárek, Poděbrady, 2. 4. května 2014 vyskoczilova@seznam.cz Obsah příspěvku korpusy čeština v zahraničí BANÁT

Více

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze Dobývání znalostí Pravděpodobnost a učení Doc. RNDr. Iveta Mrázová,

Více

Univerzita Karlova v Praze. Filozofická fakulta. Diplomová práce. The Constituent Negation and Ways to Express it. in Contemporary Czech

Univerzita Karlova v Praze. Filozofická fakulta. Diplomová práce. The Constituent Negation and Ways to Express it. in Contemporary Czech Univerzita Karlova v Praze Filozofická fakulta Ústav českého jazyka a teorie komunikace Diplomová práce Kateřina Veselovská Členská negace a způsob jejího vyjadřování v současné češtině The Constituent

Více

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu VÝUKOVÝ MATERIÁL Identifikační údaje školy Vyšší odborná škola a Střední škola, Varnsdorf, příspěvková organizace Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632

Více

NLP & strojové učení

NLP & strojové učení NLP & strojové učení Miloslav Konopík 2. dubna 2013 1 Úvodní informace 2 Jak na to? Miloslav Konopík () NLP & strojové učení 2. dubna 2013 1 / 13 Co je to NLP? NLP = Natural Language Processing (zpracování

Více

Jak pracuje internetový vyhledávač

Jak pracuje internetový vyhledávač Rudolf Rosa rosa@ufal.mff.cuni.cz Jak pracuje internetový vyhledávač Univerzita Karlova Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované lingvistiky Den otevřených dveří MFF UK, Praha, 23. 11.

Více

pracovní list studenta

pracovní list studenta Výstup RVP: Klíčová slova: pracovní list studenta Analytická geometrie lineárních útvarů Mirek Kubera žák řeší analyticky polohové a metrické úlohy o lineárních útvarech v rovině a prostoru souřadnice,

Více

VĚTNÁ SKLADBA Mgr. Soňa Bečičková

VĚTNÁ SKLADBA Mgr. Soňa Bečičková VĚTNÁ SKLADBA Mgr. Soňa Bečičková ROZBOR SLOŽITÉHO SOUVĚTÍ, INTERPUNKCE VY_32_INOVACE_CJ_1_19 OPVK 1.5 EU peníze středním školám CZ.1.07/1.500/34.0116 Modernizace výuky na učilišti ROZBOR SLOŽITÉHO SOUVĚTÍ,

Více

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky Biologicky inspirované výpočty Schématické rozdělení problematiky a výuky 1 Biologicky inspirované výpočty - struktura problematiky Evoluční systémy: evoluční algoritmy, evoluční hardware, víceúčelová

Více

Jak se dělá GRAMATICKÝ KOREKTOR ČEŠTINY. Karel Oliva Ústav pro jazyk český Akademie věd ČR

Jak se dělá GRAMATICKÝ KOREKTOR ČEŠTINY. Karel Oliva Ústav pro jazyk český Akademie věd ČR Jak se dělá GRAMATICKÝ KOREKTOR ČEŠTINY Karel Oliva Ústav pro jazyk český Akademie věd ČR Předchůdce: korektor pravopisu Příklad: Psi štěkaly. OK Technologie: vyhledávání v (dlouhém) seznamu slov slovo

Více

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/21.3665 Šablona: III/2 č. materiálu: VY_32_INOVACE_277 Jméno autora: Mgr. Eva Svárovská Třída/ročník:

Více

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu ZELENÁ DO BUDOUCNOSTI Operační program: OP vzdělávání pro konkurenceschopnost Výzva: 1.4 Zlepšení podmínek pro vzdělávání na základních školách Klíčová aktivita:

Více