基于分类回归树CART的汉语韵律短语边界识别

• 作者: 荀恩东 钱揖丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分类回归树 决策树 韵律短语 边界
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 169-171
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.06.051

摘要

提出了一种基于分类回归树(Classi6cation And Regression Tree,CART)的汉语韵律短语识别方法.该方法从语音流中提取与韵律短语边界有关的声学特征,从文本中提取短语边界的语言学特征,并将两类特征有机结合构成CART特征集,建立CART决策模型.开放测试结果显示.利用该CART模型在词边界中识别韵律短语边界,其识别准确率平均可达95.91%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荀恩东	北京语言大学信息科学学院	27	296	11.0	16.0
2	钱揖丽	北京工业大学计算机学院	15	142	7.0	11.0