臺灣博碩士論文加值系統

台語連音變調為研究台語文轉音系統的重要問題之一。我們的研究是針對句子中各音節預估其連音變調的狀況。一般而言，台語多字詞的音節常在詞尾以本調結束，並且在非詞尾的音節以連音變調的規則做變化。然而當多個詞組成句子時，可能會因為語法段落的問題，而使得句子中各音節的連音變調預估更形複雜，因此我們以決策樹C5.0演算法搭配訓練語料中的三種Special Case來對句子中的各個音節作連音變調預估，此預估模組在內部測試和外部測試的預估正確率分別為93.42%和91.13%。

Taiwanese Tone sandhi is one of the important research issues for Taiwanese Text-to-Speech systems. The aim of this study is to predict the tone sandhi of every syllable in one sentence. In general, a multi-character word usually ends with the basic tone at the final syllable and with tone sandhi at the other syllables. The tone sandhi becomes more difficult to predict in a sentence because of its syntactic phrases. We adopt Decision tree C5.0 algorithm accompanied with three Special Cases generated from training data to predict the tone sandhi of each syllable. In this prediction module, the accuracy of the inside test and outside test are 93.42% and 91.13%, respectively.

第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 文獻研究與討論 5
1.3 論文架構 7
第二章 研究方法-決策樹C5.0演算法 8
2.1 語料 10
2.2 決策樹C5.0實驗 11
2.2.1 決策樹原理 11
2.2.2 實驗決策樹C5.0演算法 14
2.2.3 Special Case定義 18
2.2.4 決策樹C5.0搭配Special Case實驗 20
第三章 研究方法-多重特徵路徑實驗 23
3.1 多重特徵路徑定義 23
3.2 實驗多重特徵路徑 24
3.3 多重特徵路徑搭配Special Case實驗 31
第四章 實驗結果與討論 39
4.1 實驗語料 39
4.2 實驗結果 39
4.2.1 決策樹C5.0演算法實驗結果 39
4.2.2 決策樹C5.0搭配Special Case實驗結果 40
4.2.3 多重特徵路徑實驗結果 40
4.2.4 多重特徵路徑搭配Special Case實驗結果 41
4.3 連音變調預估結果比較 42
4.4 實驗結果討論 43
第五章 結論 45
參考文獻 46
附錄一、中研院詞類標記表 48
附錄二、中研院簡化詞類與精簡詞類對照表 50
附錄三、決策樹C5.0演算法連音變調分類規則(一) 51
附錄四、決策樹C5.0演算法連音變調分類規則(二) 53

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