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J-GLOBAL ID：201902250122957723   整理番号：19A0703614

自発的日本語における韻律特徴と句依存性に基づく発話終了の予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Prediction Model for End-of-Utterance Based on Prosodic Features and Phrase-Dependency in Spontaneous Japanese

著者 (3件)： Ishimoto Yuichi (National Institute for Japanese Language and Linguistics, Tokyo, Japan) ,  Teraoka Takehiro (Takushoku University, Tokyo, Japan) ,  Enomoto Mika (Takushoku University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： APSIPA ASC  ページ： 1782-1786  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,自発的日本語音声における発話終了の予測に対する手掛かりを明らかにすることを目的とした。偶発的な毎日の会話において,参加者は,小さなギャップまたはオーバーラップを伴う円滑なターン取りを実行するために,話者の発話の終了を予測しなければならない。構文的および韻律的因子は,発話の終わりを計画するために考慮され,参加者は発話終了を予測するためにこれらの因子を利用する。本論文では,構文特徴としての文節句間の依存性構造と韻律特徴としての文節句のためのF0,強度,およびモラ継続時間に焦点を合わせた。発話における文節句の位置とこれらの特徴の間の関係を調べた。結果は,単一特徴が文節句の位置を決定する認証的な手掛かりではないことを示した。次に,Bayes階層モデルを構築し,構文的および韻律的特徴から文節句位置を推定した。このモデルの結果は韻律的特徴が話者に従って有用性を変化させることを示した。これは,各話者に対する構文的および韻律的特徴の異なる組み合わせが発話の終了を予測するのに関連していることを示唆している。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  継続時間 ,  認証 ,  *日本語 ,  *発話
準シソーラス用語： 階層モデル ,  構文 ,  話者 ,  *句 ,  *韻律 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 日本語 ,  韻律 ,  句 ,  依存性 ,  発話 ,  予測モデル