本文關(guān)鍵詞：利用AdaBoost-SVM集成算法和語塊信息的韻律短語識(shí)別

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【摘要】：提出一種基于漢語語塊結(jié)構(gòu)并利用AdaBoost-SVM集成學(xué)習(xí)算法的漢語韻律短語識(shí)別方法。首先,對(duì)語料進(jìn)行自動(dòng)分詞、詞性標(biāo)注和初語塊標(biāo)注,然后基于結(jié)合緊密度獲取語塊歸并規(guī)則并利用規(guī)則對(duì)初語塊進(jìn)行歸并,得到最終的語塊結(jié)構(gòu)。其次,基于語塊結(jié)構(gòu)并利用AdaBoost-SVM集成算法,構(gòu)建漢語韻律短語識(shí)別模型。同時(shí),該文利用多種算法分別構(gòu)建了利用語塊信息和不利用語塊的多個(gè)模型,對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,表示淺層句法信息的語塊能夠在韻律短語識(shí)別中做出積極有效的貢獻(xiàn);利用AdaBoos-SVM集成算法實(shí)現(xiàn)的模型性能更佳。
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;山西大學(xué)計(jì)算智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 漢語語塊 AdaBoost-SVM 韻律短語 識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61175067) 國(guó)家自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(61005053,61100138) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目(2015091001-0102) 山西省青年科技研究基金資助項(xiàng)目(2012021012-1) 山西省回國(guó)留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目(2013-022)
【分類號(hào)】：TN912.34
【正文快照】： 1引言語音合成是制造語音的技術(shù)。它涉及聲學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科技術(shù),是中文信息處理領(lǐng)域的一項(xiàng)前沿技術(shù)。目前機(jī)器合成的語音與人講的話之間還有明顯的差距,其自然度還有待進(jìn)一步的提高。韻律的差距是影響語音自然度的重要因素之一,合成的語音單調(diào)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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6 錢揖麗;馮志茹;;基于語塊和條件隨機(jī)場(chǎng)(CRFs)的韻律短語識(shí)別[J];中文信息學(xué)報(bào);2014年05期

7 楊靜;徐蔚然;譚松波;;COAE2014情感關(guān)鍵句評(píng)測(cè)任務(wù)和評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)[J];山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年01期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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10 周強(qiáng);李玉梅;;漢語塊分析評(píng)測(cè)任務(wù)設(shè)計(jì)[J];中文信息學(xué)報(bào);2010年01期

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 常成成;基于AdaBoost-SVM的軟件缺陷優(yōu)先級(jí)預(yù)測(cè)模型的研究[D];南京郵電大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1050108