Poetryの特徴ベースおよびニューラルスキャンの比較【JST・京大機械翻訳】

Agirrezabal Manex; Alegria Inaki; Hulden Mans

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208226722933 整理番号：21P0005409

Poetryの特徴ベースおよびニューラルスキャンの比較【JST・京大機械翻訳】

A Comparison of Feature-Based and Neural Scansion of Poetry

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発行年： 2017年11月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2017年11月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

音声リズムの自動解析は,言語学,文献,およびコンピュータ科学を含む挑戦的なタスクである。解析すべき言語が知られている場合,ルールベースシステムあるいはデータ駆動法が使用できる。本論文では,英語とスペインにおけるポテンリズムを分析した。文字ベースニューラルモデルから学習されたデータの表現は手作業特徴からのものより情報的であり,Bi-LSTM+CRFモデルは2つの言語におけるポエトリーのスキャンに関して最先端の精度を生成することを示した。結果はまた,全単語構造に関する情報と独立音節ではなく,スキャンを行うのに非常に有益であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 自然語処理

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