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采用机器学习模型的傣语分词方法

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在傣语语音合成系统中,傣语分词的效果直接影响着合成语音的自然度.本文以傣语字符属性以及上下文相关信息为特征参数,分别采用朴素贝叶斯、决策树、条件随机场3种机器学习模型,分别实现傣语分词.这些方法与传统机械分词方法比较,省去了词典的构建,加速了分词系统的开发流程.实验结果表明,采用条件随机场模型,傣语文本分词准确率可达到94.36％.其效果明显优于其它两种方法.

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来源
《第十三届全国人机语音通讯学术会议》|2015年|1-5|共5页
会议地点天津
作者
XIN ZhenQiu; 辛振球; YANG Jian; 杨鉴; FANG Yuan; 方媛; WANG Yu; 王昱;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
傣语文本; 分词处理; 机器学习; 朴素贝叶斯; 决策树; 条件随机场;

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