Prediction of symbolic prosody breaks with neural nets - Stergar, Janez (Informacije MIDEM, 2002)
V članku bomo predstavili podatkovno vodeno modeliranje prozodije na nivoju besed za slovenski jezik. Samodejne tehnike učenja so odvisne od zasnove obsežne besedilne zbirke označene z ustreznimi značnicami. Označevanje lahko izvedemo samodejno ali ročno. Čeprav je samodejno označevanje ponavadi manj natančno kot ročno, predstavlja slednje časovno zelo obsežno proceduro, ki je v določenih primerih nedosledna. Predstavili bomo postopek polavtomatskega določanje prozodičnih mej z uporabo interaktivnega grafičnega vmesnika (GUV). GUV združuje prednosti ročnega s samodejnim, bolj konsistentnim označevanjem in prispeva k zmanjšanju potrebnega časa za označevanje. Označena besedilna zbirka v slovenščini je bila uporabljena pri učenju modula za napovedovanje prozodičnih mej. Modul smo zasnovali na strukturi nevronskh mrež z večplastnimi perceptroni, ki je primernejša za implementacijo v digitalnih signalnih procesorjih. Izvedli smo poskuse za napovedovanje večjih/manjših prozodičnih mej. Dosežena uspešnost napovedovanja predstavlja dobro izhodišče pri napovedovanju prozodije na nivoju besed za slovenski jezik in je primerljiva z drugimi pristopi napovedovanja prozodičnih mej, kjer so za napovedovanje uporabljene bolj kompleksne metode in strukture ter bistveno obsežnejše besedilne zbirke za učenje. Splošna uspešnost napovedovanja mej (je/ni) presega 90%.
Keywords: napovedovanje; nevronske mreže; prozodija