基于互补模型的汉语重音检测

• 作者: 倪崇嘉 刘文举 徐波
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 重音 互补模型 Boosting分类回归树 条件随机场 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（23）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 20-23
• 分类号: TP319
• 字数: 5610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.23.007

摘要

针对现有汉语重音检测方法正确率较低的问题,利用声学、词典和语法相关特征的不同分类器组合,基于Boosting分类回归树+条件随机场的互补模型,提出一种改进的汉语重音检测方法.在ASCCD语料库上的实验结果表明,该方法能获得84.9％的重音检测正确率,相比基于神经网络+决策树的基线系统提高2.7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐波	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室	92	929	15.0	27.0
2	刘文举	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室	24	278	8.0	16.0
3	倪崇嘉	山东财政学院统计与数理学院	10	154	5.0	10.0