基于依存信息融合特征的汉语韵律预测

摘要：

针对目前基于浅层语法特征和依存句法单特征的汉语韵律层级预测能力较弱的情况,提出一种改进的汉语韵律预测方法.通过从输入文本的依存句法分析结果中自动提取依存句法单特征,并对其中关键特征进行特征融合,得到依存信息融合特征.将依存句法单特征与融合特征进行韵律层级预测实验对比,选取最优的依存特征组合与浅层语法特征相结合,利用决策树C4.5算法实现韵律结构层级的预测.经过大量的语料训练和测试结果表明,依存信息融合特征相比依存句法单特征整体韵律层级的预测准确率均有所提升,相对于浅层语法特征,韵律词和韵律短语的预测准确率分别提高了5.8％和15.4％.

关键词：依存句法、融合特征、C4.5算法、语料、韵律词、韵律短语

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项2015ZX03003011;2015年重庆市物联网产业共性关键技术创新主题专项cstc2015zdcy-ztzx70007

在线出版日期：2018-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：306-310,316