Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Learning PP attachment for filtering prosodic phrasing"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Learning PP attachment for filtering prosodic phrasing"
Bạch Loan
41
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We explore learning prepositionalphrase attachment in Dutch, to use it as a filter in prosodic phrasing. From a syntactic treebank of spoken Dutch we extract instances of the attachment of prepositional phrases to either a governing verb or noun. Using cross-validated parameter and feature selection, we train two learning algorithms, TB I and RIPPER, 011 making this distinction, based on unigram and bigram lexical features and a cooccurrence feature derived from WWW counts. We optimize the learning on noun attachment, since in a second stage we use the attachment decision for blocking the incorrect placement of phrase boundaries before. | Learning pp attachment for filtering prosodic phrasing Olga van Herwijnen and Jacques Terken Technology Management Eindhoven University of Technology P.O. Box 513 NL-5600 MB Eindhoven The Netherlands o.M.V.Herwi jnen J.M.B.Terken @tue.nl Antal van den Bosch and Erwin Marsi ILK Comp. Ling and Al Tilburg University P.O. Box 90153rNL-5000 LE Tilburg The Netherlands A.vdnBosch E.Marsi @uvt.nl Abstract We explore learning prepositional-phrase attachment in Dutch to use it as a filter in prosodic phrasing. From a syntactic treebank of spoken Dutch we extract instances of the attachment of prepositional phrases to either a governing verb or noun. Using cross-validated parameter and feature selection we train two learning algorithms IB 1 and RIPPER on making this distinction based on unigram and bigram lexical features and a cooccurrence feature derived from WWW counts. We optimize the learning on noun attachment since in a second stage we use the attachment decision for blocking the incorrect placement of phrase boundaries before prepositional phrases attached to the preceding noun. On noun attachment IB 1 attains an F-score of 82 RIPPER an F-score of 78. When used as a filter for prosodic phrasing using attachment decisions from IB1 yields the best improvement on precision by six points to 71 on phrase boundary placement. 1 Introduction One of the factors determining the acceptability of synthetic speech is the appropriate placement of phrase boundaries realized typically and most audibly by pauses Sanderman 1996 . Incorrect prosodic phrasing may impede the listener in the correct understanding of the spoken utterance Sanderman and Collier 1997 . A major factor causing difficulties in appropriate phrase boundary placement is the lack of reliable information about syntactic structure. Even if there is no one-to-one mapping between syntax and prosody the placement of prosodic phrase boundaries is nevertheless dependent on syntactic information Selkirk 1984 Bear and Price .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Learning Condensed Feature Representations from Large Unsupervised Data Sets for Supervised Learning"
Báo cáo khoa học: "Learning Better Data Representation using Inference-Driven Metric Learning"
Báo cáo khoa học: "A Combination of Active Learning and Semi-supervised Learning Starting with Positive and Unlabeled Examples for Word Sense Disambiguation: An Empirical Study on Japanese Web Search Query"
B.A Thesis: English major students’ difficulties and expectations in learning written translation at Dong Thap university
Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Áp dụng mô hình học tập Blended Learning trong giảng dạy học phần Basic IELTS 1 cho sinh viên theo chương trình đào tạo chất lượng cao năm thứ nhất trường Đại học Thương mại
Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Nâng cao động lực học tiếng Anh cho sinh viên thông qua phương pháp học theo dự án (project-based learning)
Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Nghiên cứu một số thuật toán học máy (machine learning) ứng dụng cho bài toán xác định các chủ đề quan tâm của khách hàng trực tuyến
Báo cáo khoa học: "Applications of GPC Rules and Character Structures in Games for Learning Chinese Characters"
Báo cáo khoa học: "Learning and Translating by Machines"
Báo cáo khoa học: "Discriminative Learning for Joint Template Filling"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.