Морфологический анализ
В вводном тексте границы слов легко определяются. Можно хранить произношение всех английских слов. Размер словаря будет большим, но в таком подходе есть несколько привлекательных сторон. Во-первых, в любом случае необходим словарь слов, произношение которых является исключением из общих правил. Такими являются, например, заимствованные слова (parfait, tortilla). Более того, все механизмы преобразования цепочки букв в фонетические значки допускают ошибки. Интересный класс исключений составляют часто употребляемые слова. Например, звук /th/ в начале слова произносится как глухой фрикативный в большинстве слов (thin, thesis, thimble). Но в наиболее частотных, таких, как короткие функциональные слова the, this, there, these, those, etc., начальный звук произносится как звонкий. Также /f/ всегда произносится глухо, за исключением слова "of". Другой пример. В словах типа "shave", "behave" конечный /e/ удлиняет предшествующий гласный, но в таком частом слове, как "have", это правило не действует. Наконец, конечный /s/ в "atlas", "canvas" — глухой, но в функциональных словах is, was, has он произносится звонко. Таким образом, приходим к выводу, что все системы должны иметь такой словарь исключений. Что касается нормальных слов, то здесь имеется два варианта. Первый крайний случай состоит в том, чтобы составить полный словарь. Хотя число слов ограничено, составить абсолютно полный словарь невозможно, т.к. постоянно появляются новые слова. Кроме того, в словарь необходимо будет внести все изменяемые формы слова.
Другой крайний подход состоит в установлении ряда правил, которые бы преобразовывали цепочки букв в фонетические значки. Хотя эти правила очень продуктивны, нельзя избежать ошибок, что ведет к созданию словаря исключений. Чтобы правильно определить фонетическую транскрипцию слова, нужно правильно разбить слово на структурные составляющие. Было обнаружено, что важную роль в определении произношения играет морфема, минимальная синтаксическая единица языка. Система MITalk использует морфемный лексикон, что может рассматриваться как некоторый компромиссный подход между двумя крайними, упомянутыми выше. Многие английские слова можно расчленить на последовательность морфов, таких, как префиксы, корни, суффиксы. Так, слово "snowplows" имеет два корня и окончание, "relearn" имеет приставку и корень. Такие морфы являются атомными составляющими слова и они относительно стабильны в языке, новые морфы формируются очень редко. Эффективный лексикон может иметь не более 10,000 морфов. Морфемный словарь действует вместе с процедурами анализа. Этот подход эффективен и экономичен, т.к. хранение морфемного словаря не занимает много места, а хранить все изменяемые формы слова не нужно. Так как морфы являются основными составляющими слова, проиллюстрируем их полезность при определении произношения. При соединении морфов часто меняется их произношение. Например, при образовании множественного числа существительных "dog" и "cat" конечный /s/ будет звонким в первом случае и глухим во втором. Это пример морфофонемного правила, касающегося реализации морфемы множественного числа в различных окружениях. Становится очевидным, что для эффективного и легкого определения произношения нужно распознать составляющие морфемыслова и обозначить их границы. Еще один плюс морфемного анализа — обеспечение подходящей базы для использования правил преобразования буква-звук. Большинство таких правил рассматривают слово как неструктурированную последовательность букв, используя окно сканирования для нахождения согласных и гласных кластеров, которые преобразуются в фонетические значки. Буквы "t" и "h" в большинстве случаев выступают как единый согласный кластер, но в слове "hothouse" кластер /th/ разрывается границей двух разных морфем. Гласный кластер /ea/ представляет много трудностей для алгоритмов буква-звук, но в словеchangeable он явно разрывается. В системе MITalk морфемный анализ всегда проводится перед правилами преобразования букв в звуки. Лежащие в основе слова морфы не всегда очевидны. Например, некоторые морфы множественного числа не всегда легко определить: mice, fish. Подобные формы заносятся в словарь. При помощи морфемного лексикона и соответствующего алгоритма анализа 95-98% слов анализируется удовлетворительно. В результате им приписывается фонетическая транскрипция и часть речи.
- Лекция 1 Цель преподавания дисциплины
- Терминология
- Философские аспекты проблемы систем ии (возможность существования, безопасность, полезность).
- История развития систем ии.
- Лекция 2 Различные подходы к построению систем ии
- Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ии
- Лекция 3 Понятие образа
- Проблема обучения распознаванию образов (оро)
- Геометрический и структурный подходы.
- Гипотеза компактности
- Обучение и самообучение
- Лекция 4: Адаптация и обучение
- Персептроны
- Нейронные сети История исследований в области нейронных сетей
- Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation)
- Нейронные сети: обучение без учителя
- Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
- Метод потенциальных функций
- Метод группового учета аргументов мгуа Метод наименьших квадратов
- Общая схема построения алгоритмов метода группового учета аргументов (мгуа)
- Алгоритм с ковариациями и с квадратичными описаниями
- Метод предельных упрощений (мпу)
- Коллективы решающих правил
- Лекция 5: Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных
- Иерархический кластерный анализ
- Стандартизация
- Быстрый кластерный анализ
- Кластерный анализ
- Иерархическое группирование
- Лекция 6: Логический подход к построению систем ии Неформальные процедуры
- Алгоритмические модели
- Продукционные модели
- Режим возвратов
- Логический вывод
- Зависимость продукций
- Продукционные системы с исключениями
- Язык Рефал
- Лекция 7: Экспертные системы Экспертные системы, базовые понятия
- Экспертные системы, методика построения
- Этап идентификации
- Этап концептуализации
- Этап формализации
- Этап выполнения
- Этап тестирования
- Этап опытной эксплуатации
- Экспертные системы, параллельные и последовательные решения
- Пример эс, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке
- Часть 1.
- Лекция 8: Машинная эволюция Метод перебора как наиболее универсальный метод поиска решений. Методы ускорения перебора
- Эволюция
- Генетический алгоритм (га)
- Как создать хромосомы?
- Как работает генетический алгоритм?
- Эволюционное (генетическое) программирование
- Автоматический синтез технических решений
- Поиск оптимальных структур
- Алгоритм поиска глобального экстремума
- Алгоритм конкурирующих точек
- Алгоритм случайного поиска в подпространствах
- Некоторые замечания относительно использования га
- Лекция 9. Автоматизированный синтез физических принципов действия. Синтез речи Фонд физико-технических эффектов
- Синтез физических принципов действия по заданной физической операции
- Заключительные замечания
- Слабосвязанный мир
- Разделяй и властвуй
- Синтез речи
- Голосовой аппарат человека
- Структура языка
- Технология
- Методы синтеза
- Волновой метод кодирования
- Параметрическое представление
- Синтез по правилам
- Конвертация текста в речь
- Система преобразования текста в речь miTalk
- Анализ текста
- Морфологический анализ
- Правила "буква-звук" и лексическое ударение
- Парсинг
- Модификация ударения и фонологические уточнения
- Просодическая рамка
- Синтез фонетических сегментов
- Оценка синтетической речи