维吾尔语韵律边界预测：结合分层CRF与标点符号方法

"结合分层条件随机场与标点符号的维吾尔语韵律边界预测" 本文探讨了在高自然度语音合成系统中，韵律结构预测的重要性，特别是在维吾尔语这一黏着性强的语言环境下。针对维吾尔语的特点，文章提出了一个分层的韵律层次结构，用于预测韵律词和韵律短语的边界。条件随机场（CRF）作为一种概率建模工具，被用来实现这个自底向上的预测方法。在这一过程中，维吾尔语的形态特征被纳入到预测模型中，作为关键的输入特征，以提高预测准确性。 为了进一步优化韵律边界预测，文章提出了结合标点符号的策略。考虑到标点符号在文本中起到划分语义边界的作用，但同时也可能引起韵律边界预测的歧义，研究者以标点符号边界为单位，构建了一个基于条件随机场的标点符号韵律边界预测模型。这个模型独立地处理标点符号边界，旨在纠正原有的韵律边界预测错误，并减少由标点引起的边界歧义。 通过实验，作者们尝试了多种特征模板和模型组合，以找到最佳的预测性能。实验结果显示，这种方法显著提升了韵律边界的预测召回率，意味着模型能够更准确地识别出文本中的韵律结构。 该研究对于提高维吾尔语语音合成系统的自然度具有重要意义，也为其他黏着性强的语言的韵律结构预测提供了借鉴。同时，利用标点符号和形态特征来增强模型的预测能力，是自然语言处理领域的一个创新实践，对于理解和处理复杂语言结构的挑战提供了新的解决方案。