基于语法树高度的汉语韵律短语预测

在文语转换系统中,从文本中预测出准确的韵律结构对于提高合成语音的自然度具有重要的作用。利用10 000句标注了词性标记的文本语料,在语言学专家的指导下,人工标注了语料的韵律词和韵律短语。选择了标注结果一致性最高的500句语句,标注了语法层级结构,并利用语法树高度描述语法词之间连接的紧密程度。通过分析韵律短语边界与语法结构的关系,发现韵律短语边界受语法树高度、语法词词性和语法词词长的影响,因此选择了这三个特征,利用TBL算法和400句训练语句训练了预测模型。测试集上的预测结果表明,提出的方法在小规模训练语料下,韵律短语预测的精确率达到了75.2%,召回率达到了77.1%,F-Score达到了76.1%。

Ambient演算的数据流分析方法及其实现

针对Ambient演算的定义,提出了Ambient演算语法结构树的概念,并且给出一个基于Ambient语法结构树的Ambient演算的数据流分析方法及其实现。为深入研究Ambient演算的性质和应用提供了分析手段。

Action演算中动作内部数据流分析方法及其实现

针对Action演算的分子形式,提出分子语法结构树等概念,并且给出基于分子语法结构树的一个动作内部数据流分析方法及其实现.为深入研究Action演算的性质和应用提供了分析手段.