清华大学学报(自然科学版)

作者：钱揖丽, 张二萌

单位：1. 山西大学 计算机与信息技术学院, 太原 030006;<br>2. 山西大学 计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室, 太原 030006

关键词：韵律短语预测,句法依存,文本特征,条件随机场

基金：国家自然科学基金资助项目（61573231，61673248）；山西省自然科学基金资助项目（201601D102030）

正确划分句子的韵律结构对于提高合成语音的质量具有重要的意义。特征的选择是韵律结构预测的关键因素之一。在中文信息处理中，文本特征可以分为浅层文本特征与深层文本特征。浅层特征包括词、词性、词长等；深层特征包括句法信息、语义信息等。该文在挖掘剖析句法结构、依存句法结构同韵律结构之间关系的基础上，从文本中获取相关浅层和深层文本特征，并采用条件随机场模型实现韵律短语预测。首先以浅层文本特征进行韵律短语识别，然后在此基础上加入句法依存深层文本特征进行模型构建。实验结果表明：加入句法依存特征后，韵律短语预测精确率提高了13.3%，召回率提高了14.69%，F值提高了14.1%。

来源：2019年第7期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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