基于依存分析的汉语文语转换停顿指数自动标注研究

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不同的停顿指数可以将文本切分成适合朗读与理解的韵律组块,从而保证合成语音能够以自然的节奏表现出来。目前的停顿指数标注所采用的特征绝大多数都是较为浅层的词法特征如词性,词长等。本文利用依存句法分析的结果,抽取出若干同停顿指数相关的深层句法特征,实验证明,其中内弧跨度和内弧类型等特征对浅层特征较难解决的韵律短语划分问题可以起到很大的提高作用,使韵律短语标注的综合F值提高了48%。
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