Grapheme-to-phoneme conversion and its application to transliteration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Grapheme-to-phoneme conversion (G2P) is the task of converting a word, represented by a sequence of graphemes, to its pronunciation, represented by a sequence of phonemes. The G2P task plays a crucial role in speech synthesis systems, and is an important part of other applications, including spelling correction and speech-to-speech machine translation. G2P conversion is a complex task, for which a number of diverse solutions have been proposed. In general, the problem is challenging because the source string does not unambiguously specify the target representation. In addition, the training data include only example word pairs without the structural information of subword alignments. In this thesis, I introduce several novel approaches for G2P conversion. My contributions can be categorized into (1) new alignment models and (2) new output generation models. With respect to alignment models, I present techniques including many-to-many alignment, phonetic-based alignment, alignment by integer linear programing and alignment-by-aggregation. Many-to-many alignment is designed to replace the one-to-one alignment that has been used almost exclusively in the past. The new many-to-many alignments are more precise and accurate in expressing grapheme-phoneme relationships. The other proposed alignment approaches attempt to advance the training method beyond the use of Expectation-Maximization (EM). With respect to generation models, I first describe a framework for integrating many-to-many alignments and language models for grapheme classification. I then propose joint processing for G2P using online discriminative training. I integrate a generative joint n-gram model into the discriminative framework. Finally, I apply the proposed G2P systems to name transliteration generation and mining tasks. Experiments show that the proposed system achieves state-of-the-art performance in both the G2P and name transliteration tasks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle