I det här dokumentet rapporterar vi om en insats för att tillhandahålla ett allmänt språkgenereringsverktyg för tillämpningar av begrepp-till-tal (CTS) genom att utöka ett brett använt textgenereringspaket, FUF/SURGE, med en intonationsgenereringskomponent. Som ett första steg tillämpade vi maskininlärning och statistiska modeller för att lära intonationsregler baserade på semantisk och syntaktisk information som typiskt representeras i FUF/SURGE på meningsnivå. Resultaten av denna studie är en uppsättning intonationsregler som lärs in automatiskt och som kan genomföras direkt i vår intonationsgenerationskomponent. Genom 5-faldig korsvalidering, visar vi att de inlärda reglerna uppnår cirka 90% noggrannhet för brott index, gränston och fras accent och 80% noggrannhet för tonhöjd accent. Vår studie är unik i sin användning av funktioner som produceras av språkgeneration för att kontrollera intonation. Den metod som används här kan användas direkt när mer diskurs/pragmatisk information ska beaktas i framtiden. 1 Motivation Tal håller snabbt på att bli ett livskraftigt medium för interaktion med verkliga tillämpningar. Talade språkgränssnitt till on-line-information, såsom flyg- eller tågscheman, via visningslösa system, såsom telefongränssnitt, är under utveckling. Talgränssnitt används också i stor utsträckning i tillämpningar där ögonfri och handsfree kommunikation är avgörande, såsom bilnavigering. Naturlig språkgenerering (NLG) kan öka förmågan hos sådana system att kommunicera naturligt och effektivt genom att göra det möjligt för systemet att skräddarsy, omorganisera eller sammanfatta långa databassvar. Till exempel, i vårt arbete med ett multimediagenerationssystem där tal- och grafikgenereringstekniker används för att automatiskt sammanfatta patientens pre-, under och post-, operationsstatus till olika vårdgivare (Dalai et al., 1996), poster som är relevanta för patientens status kan enkelt numrera i tusentals. Genom innehållsplanering, meningsplanering och lexiskt urval, kan NLG komponenten ge en koncis, men ändå informativ, genomgång automatiskt genom talade och skrivna språk samordnas med grafik. Integrering av språkgenerering med talsyntes i ett koncept-till-tal-system (CTS) ger inte bara de enskilda fördelarna med varje; som ett integrerat system, CTS kan dra nytta av tillgången på rik strukturell information konstruerad av den underliggande NLG-komponenten för att förbättra kvaliteten på syntetiserat tal. Tillsammans har de potential att generera bättre tal än text-till-tal-system (TTS). I denna uppsats presenterar vi en serie experiment som använder maskininlärning för att identifiera korrelation mellan intonation och funktioner som produceras av en robust språkgeneration verktyg, FUF/SURGE systemet (Elhadad, 1993; Robin, 1994). Det yttersta målet med denna studie är att tillhandahålla ett språkgenereringsverktyg baserat på FUF/SURGE, utökat med en intonationsgenereringskomponent för att underlätta utvecklingen av nya CTS-tillämpningar.
Andra omfattande tonhöjd accent modeller har föreslagits i REF inom ramen för Concept-to-Speech generation där produktionen av ett naturligt språkgenereringssystem används för att förutsäga tonhöjd accent.
Learning Intonation Rules for Concept to Speech Generation
{'venue': 'COLING-ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}