Применение лингвистических признаков для автоматического определения интонационно выделенных слов в русскоязычном тексте

Результат исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьярецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

В данной статье предлагается метод автоматического предсказания интонационно выделенных слов, то есть наиболее важной информации в высказывании. Метод опирается на использование лексических, грамматических и синтаксических маркеров интонационного выделения, что делает возможным его применение в системах синтеза речи по тексту, где реализация интонационного выделения может повысить естественность звучания синтезированной речи.
В качестве методов классификации независимо друг от друга использовалось несколько различных моделей: наивная байесовская модель, модель максимальной энтропии и условные случайные поля. Сопоставление результатов, полученных в ходе нескольких экспериментов, показало, что использовавшиеся дискриминативные модели демонстрируют сбалансированные и примерно равные значения метрик качества, в то время как генеративная модель потенциально более пригодна для поиска интонационно выделенных слов в речевом сигнале.
Результаты, представленные в статье, сравнимы и в некоторых случаях превосходят аналогичные системы, разработанные для других языков.
Язык оригиналарусский
Страницы (с-по)216-236
Число страниц21
ЖурналТруды СПИИРАН: SPIIRAS Proceedings
Том6
Номер выпуска55
СостояниеОпубликовано - 2017

Предметные области Scopus

  • Языки и лингвистика

Ключевые слова

  • интонационное выделение
  • просодия
  • лексический анализ
  • синтаксический анализ
  • байесовский классификатор
  • метод максимальной энтропии
  • условные случайные поля
  • русский язык

Цитировать