Can syllabification improve pronunciation by analogy of English?
Notice bibliographique
Résumé
In spite of difficulty in defining the syllable unequivocally, and controversy over its role in theories of spoken and written language processing, the syllable is a potentially useful unit in several practical tasks which arise in computational linguistics and speech technology. For instance, syllable structure might embody valuable information for building word models in automatic speech recognition, and concatenative speech synthesis might use syllables or demisyllables as basic units. In this paper, we first present an algorithm for determining syllable boundaries in the orthographic form of unknown words that works by analogical reasoning from a database or corpus of known syllabifications. We call this syllabification by analogy (SbA). It is similarly motivated to our existing pronunciation by analogy (PbA) which predicts pronunciations for unknown words (specified by their spellings) by inference from a dictionary of known word spellings and corresponding pronunciations. We show that including perfect (according to the corpus) syllable boundary information in the orthographic input can dramatically improve the performance of pronunciation by analogy of English words, but such information would not be available to a practical system. So we next investigate combining automatically-inferred syllabification and pronunciation in two different ways: the series model in which syllabification is followed sequentially by pronunciation generation; and the parallel model in which syllabification and pronunciation are simultaneously inferred. Unfortunately, neither improves performance over PbA without syllabification. Possible reasons for this failure are explored via an analysis of syllabification and pronunciation errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».