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用决策树指导TBL进行多音字消歧
被引量：
2
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作者
刘方舟
周游
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期137-140,共4页
多音字消歧是普通话语音合成系统中字音转换模块的核心问题。选择了常见易错的33个多音字和24个多音词作为研究对象,构建了一个平均每个多音字(词)5000句的语料库,并且提出了一种结合决策树和基于转换的错误驱动的学习(Transformation-B...
多音字消歧是普通话语音合成系统中字音转换模块的核心问题。选择了常见易错的33个多音字和24个多音词作为研究对象,构建了一个平均每个多音字(词)5000句的语料库,并且提出了一种结合决策树和基于转换的错误驱动的学习(Transformation-Basederror-driven Learning,TBL)的混合算法。该方法根据决策树的指导,自动生成TBL算法的模板,避免了手工总结模板这一费时费力的过程。实验结果表明,该方法生成的模板与手工模板性能相当,其平均准确率达90.36%,明显优于决策树。
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关键词
多音字消歧
字音
转换
决策树
基于
转换
的
错误
驱动
的
学习
(
tbl
)
下载PDF
职称材料
用CART模型指导TBL算法预测语调短语
被引量：
2
2
作者
刘方舟
周游
陶建华
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1226-1229,共4页
语调短语的自动预测是影响合成语音的可懂度和自然度的关键因素之一。该文提出了一种结合分类与回归树(classification and regression tree,CART)和基于转换的错误驱动的学习(transformation-based error-driven learning,TBL)算法的...
语调短语的自动预测是影响合成语音的可懂度和自然度的关键因素之一。该文提出了一种结合分类与回归树(classification and regression tree,CART)和基于转换的错误驱动的学习(transformation-based error-driven learning,TBL)算法的混合算法,从无限制的文本中预测语调短语边界。该方法根据CART模型的指导,自动生成TBL算法的规则模板,从而减少了规则学习过程中的人工参与。实验结果表明:基于该混合算法的语调短语预测的F-score达70.0%。自动生成的TBL模板不仅能较好地替代手工模板,而且在与手工模板一起使用时,也能为其提供有益的补充。
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关键词
语调短语预测
模板生成
分类与回归树(CART)
基于
转换
的
错误
驱动
的
学习
(
tbl
)
原文传递
题名
用决策树指导TBL进行多音字消歧
被引量：
2
1
作者
刘方舟
周游
机构
湖南师范大学数学与计算机科学学院
湖南财政经济学院应用数学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第12期137-140,共4页
基金
湖南省科技计划项目(No.2010FJ4131)
湖南省教育厅科研项目(No.10C0955)
文摘
多音字消歧是普通话语音合成系统中字音转换模块的核心问题。选择了常见易错的33个多音字和24个多音词作为研究对象,构建了一个平均每个多音字(词)5000句的语料库,并且提出了一种结合决策树和基于转换的错误驱动的学习(Transformation-Basederror-driven Learning,TBL)的混合算法。该方法根据决策树的指导,自动生成TBL算法的模板,避免了手工总结模板这一费时费力的过程。实验结果表明,该方法生成的模板与手工模板性能相当,其平均准确率达90.36%,明显优于决策树。
关键词
多音字消歧
字音
转换
决策树
基于
转换
的
错误
驱动
的
学习
(
tbl
)
Keywords
polyphone disambiguation
grapheme-to-phoneme
decision tree
Transformation-Based error-driven Leaming（
tbl
）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
用CART模型指导TBL算法预测语调短语
被引量：
2
2
作者
刘方舟
周游
陶建华
机构
湖南师范大学数学与计算机科学学院
湖南财政经济学院应用数学系
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期1226-1229,共4页
基金
国家自然科学基金面上项目(61011140075)
湖南省科技计划项目(2010FJ4131)
湖南省高等学校科学研究项目(10C0955)
文摘
语调短语的自动预测是影响合成语音的可懂度和自然度的关键因素之一。该文提出了一种结合分类与回归树(classification and regression tree,CART)和基于转换的错误驱动的学习(transformation-based error-driven learning,TBL)算法的混合算法,从无限制的文本中预测语调短语边界。该方法根据CART模型的指导,自动生成TBL算法的规则模板,从而减少了规则学习过程中的人工参与。实验结果表明:基于该混合算法的语调短语预测的F-score达70.0%。自动生成的TBL模板不仅能较好地替代手工模板,而且在与手工模板一起使用时,也能为其提供有益的补充。
关键词
语调短语预测
模板生成
分类与回归树(CART)
基于
转换
的
错误
驱动
的
学习
(
tbl
)
Keywords
intonational phrase prediction
template generation
classification and regression tree（CART）
transformation-based error-driven learning（
tbl
）
分类号
TN912.33 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用决策树指导TBL进行多音字消歧
刘方舟
周游
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
2
下载PDF
职称材料
2
用CART模型指导TBL算法预测语调短语
刘方舟
周游
陶建华
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
原文传递
已选择
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条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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