Применение лингвистических признаков для автоматического определения интонационно выделенных слов в русскоязычном тексте

The article presents a method of detecting prosodically prominent words, i.e. words that carry most of the information in the utterance. The method relies on lexical, grammatical and syntactic markers of prominence, and can be used in Text-to-Speech synthesis systems to make synthesized speech sound more natural. Three different classification methods were used: Naive Bayes, Maximum Entropy and Conditional Random Fields models. The results of the experiments show that discriminative models provide more balanced values of the performance metrics, while the generative model is potentially more useful for detecting prominent words in speech signal. The results of the study are comparable with the performances of similar systems developed for other languages, and in some cases surpass them.В данной статье предлагается метод автоматического предсказания интонационно выделенных слов, то есть наиболее важной информации в высказывании. Метод опирается на использование лексических, грамматических и синтаксических маркеров интонационного выделения, что делает возможным его применение в системах синтеза речи по тексту, где реализация интонационного выделения может повысить естественность звучания синтезированной речи. В качестве методов классификации независимо друг от друга использовалось несколько различных моделей: наивная байесовская модель, модель максимальной энтропии и условные случайные поля. Сопоставление результатов, полученных в ходе нескольких экспериментов, показало, что использовавшиеся дискриминативные модели демонстрируют сбалансированные и примерно равные значения метрик качества, в то время как генеративная модель потенциально более пригодна для поиска интонационно выделенных слов в речевом сигнале. Результаты, представленные в статье, сравнимы и в некоторых случаях превосходят аналогичные системы, разработанные для других языков

Corpora tradizionali e web corpora della lingua russa: un approccio comparativo

ope