【摘 要】
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该文主要针对汉语字-音转换,即汉语文本的自动注音方法开展了研究.汉语字-音转换是自然语言处理的基本问题之一,也是语音合成的第一步,对语音识别的研究也具有重要意义.同时,
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该文主要针对汉语字-音转换,即汉语文本的自动注音方法开展了研究.汉语字-音转换是自然语言处理的基本问题之一,也是语音合成的第一步,对语音识别的研究也具有重要意义.同时,在实际生活中可以用于普通话教学,含拼音出版物的自动注音,电视字幕自动对齐等.汉语字-音转换的难点在于多音字的处理.该文通过对多音字的分析,采用了较为成熟的分词、未登录词识别和词性标注技术,然后进行注音的方法,取得了较好的结果.通过实验结果的比较分析,证明了词性信息在汉语字-音转换的重要作用.实验表明,采用词性信息比仅采用分词信息的系统性能提高了37.7﹪.在实现方法上,该文比较了基于双向扫描,规则和统计相结合的分词方法与基于二元文法的N最短路径分词方法的优缺点.字-音转换系统采用N最短路径的分词方法,并结合了多种统计模型,包括N元文法的语言模型,词性标注的HMM模型,未登录词的HMM模型等.但是,在语料库不充分的情况下,我们只能求助于规则的方法,比如文本规范化模块,基于词性标注结果的注音实现模块等.最终我们实现了一个汉语字-音转换系统,并成功应用于语音合成系统和语音文本对齐系统中.
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