基于概率频度的普通话韵律结构预测统计模型

作者：郑敏; 蔡莲红文字信息处理韵律词韵律短语概率频度统计模型

摘要：为进一步提高文语转换系统中韵律结构预测的准确度，提出了一个基于概率频度的统计模型的方法，预测韵律词和韵律短语边界两级韵律结构。该方法提取与韵律词和韵律短语边界有关的语言学特征（词性、语法词、长度和位置等），并进行样本训练计算各个特征的概率频度值，最终分别建立韵律词和韵律短语的统计模型。实验结果表明：统计模型的方法对于韵律词和韵律短语边界预测的正确率分别可达90．6％和84．6％，并与决策树算法和Transformationbased learning（TBL）转换规则学习算法比较，提高10H以上的正确率。

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