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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:許書豪
研究生(外文):Shu-Hau Shiu
論文名稱:台語連音變調問題研究
論文名稱(外文):A Study on Taiwanese Tone Sandhi Issues
指導教授:余明興余明興引用關係
指導教授(外文):Ming-Shing Yu
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:資訊網路多媒體研究所
學門:電算機學門
學類:網路學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:台語連音變調文轉音系統貝氏網路
外文關鍵詞:Taiwanesetone sandhitext-to-speech(TTS) systemBayesian Network
相關次數:
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  目前台語的連音變調處理,一般多以規則法來做處理,將語言學專家研究整理出的台語連音變調規則套用在系統上。雖然此法對於系統實作較方便,但是台語連音變調規則比起國語複雜許多,利用規則的方法無法涵蓋所有的變調情形,而且規則之間可能會有矛盾的情形發生。在規則制定上,也必須經由專家認同才可納入,所花費的時間相當可觀。
  我們希望利用機器學習的方法,探討連音變調的規則。建構規模較大的台語語料庫改善目前台語語料缺乏的窘境,藉由貝氏網路分類以及期望值預估變調路徑的方法預測台語的連音變調,希望能建構一個完善的連音變調處理模組。


The task of Taiwanese tone sandhi processing is usually performed with the rule-based approaches. Tone sandhi rules were sorted out by linguists. The rules for Taiwanese are more complex than that for Mandarin. It is not easy for the rules to solve Taiwanese tone sandhi problems to cover all cases. A contradiction may happen when using the rules. Also the rules must be modified by experts. This will be costly and time-consuming.
We want to find the sandhi rules by computer learning methods. We constructed a large-scale corpus in our experiments. And then we predict the result of Taiwanese tone sandhi by using Bayesian Network and expectations. We hope to construct a perfect module for processing Taiwanese tone sandhi finally.


摘要 v
圖索引 ix
表索引 x
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 相關研究 3
1.3 論文架構 3
第二章 台語變調相關討論 4
2.1 台語拼音系統介紹 4
2.2 台語常見變調規則 5
2.3 台語特殊變調規則 7
第三章 中文轉台語文轉音系統架構 10
3.1 中文轉台語文轉音系統 10
3.1.1 文句分析 11
3.1.2 中文詞轉台語音 12
3.1.3 國台語對照辭典 14
3.1.4 國台語對照輔助辭典 16
3.1.5 變調處理 18
3.2國台語對照語料擴充 19
3.3 校正工具介紹 23
第四章 實驗方法 26
4.1 貝氏網路預測台語連音變調的問題 26
4.1.1貝氏網路 26
4.1.2 貝氏網路所需的特徵參數 30
4.2 期望值預估變調路徑 32
4.2.1 期望值預估變調路徑介紹 32
4.2.2「詞性序列變調規則」的訓練 35
4.3 組合式策略 38
4.4 「Weka」工具介紹 39
第五章 實驗結果與討論 40
5.1 實驗語料 40
5.2 實驗結果 40
5.2.1 貝氏網路分類 40
5.2.2期望值預估變調路徑 41
5.2.3 組合式策略 42
5.3 實驗討論 43
5.4 與其他方法比較 45
第六章 結論 47
參考文獻 48
附錄一、簡化詞類 50
附錄二、簡化詞類與精簡詞類對照表 51

1. Ian H.Witten and Eibe Frank, “Data Mining:Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition)”, ELSEVIER,Netherlands, Amsterdam,2005.

2. Judea Pearl, “Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems:Networks of Plausible Inference”, Morgan Kaufmann, America, California, 1988.

3. Wei-Yun Ma, Chu-Ren Huang, “Uniform and Effective Tagging of a Heterogeneous Giga-word Corpus ”, in 13th National Institute of Japanese Literature (NIJL). Tokyo, Japan, 2006.

4. Shuanfan Huang, “Language, society, and ethnic identity ”, Taipei Crane, 1993.

5. 江昶毅,“應用多種特徵的中文斷詞及詞性標記方法”,中興大學資訊科學與工程學系碩士論文,2010。

6. 李尚德,“台語辭典建構與台語變調探討”,中興大學資訊科學研究所碩士論文,2007。

7. 邱玉雪,“台灣閩南語偏正結構詞組中的變調分界”,新竹師範學院台灣語言與語文教育研究所碩士論文,2004。

8. 洪俊詠,馬可夫語言模型應用di台語變調gah注音,清華大學統計學研究所,2005。

9. 洪惟仁,“台灣河佬話聲調研究”,自立晚報社,1985。

10. 傅振宏,“基於自動產生合成單元之台語語音合成系統”,長庚大學電機工程研究所碩士論文,2000。

11. 楊允言、李盛安、劉杰岳、高成炎,“台語變調系統實作研究”, 第十七屆自然語言與語音處理研討會論文集,台南,台灣, pp.293-304,2005。

12. 楊允言、劉杰岳,“語言政策的多元文化思考”,pp.311-328,2007。

13. 楊叡承,“以華台雙語資訊及韻律調整為改進之台語文字轉語音系統”,長庚大學資訊工程研究所碩士論文,2003。

14. 蔡宗謀,“中文文句轉台語語音系統初步研究”, 中興大學資訊科學與工程學系碩士論文,2008。

15. 鄭良偉,“台語的語音與詞法”,遠流出版公司,1997。

16. 鐘祥睿,“台語TTS系統之改進”,國立交通大學電信工程研究所碩士論文,2002。


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