論文の概要: Accent Estimation of Japanese Words from Their Surfaces and Romanizations for Building Large Vocabulary Accent Dictionaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09679v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 08:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:26:43.689132
• Title: Accent Estimation of Japanese Words from Their Surfaces and Romanizations for Building Large Vocabulary Accent Dictionaries
• Title（参考訳）: 単語の表面からのアクセント推定と大語彙アクセント辞書構築のためのロマン化
• Authors: Hideyuki Tachibana, Yotaro Katayama
• Abstract要約: 著者らは限られた情報から単語のアクセントを予測するアクセント推定手法を開発した。 実験により, アクセントを高い精度で推定できることが確認された。 著者らは、既存の大語彙辞書NEologdにこの技法を適用し、大語彙日本語アクセント辞書を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.77729222870674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Japanese text-to-speech (TTS), it is necessary to add accent information to the input sentence. However, there are a limited number of publicly available accent dictionaries, and those dictionaries e.g. UniDic, do not contain many compound words, proper nouns, etc., which are required in a practical TTS system. In order to build a large scale accent dictionary that contains those words, the authors developed an accent estimation technique that predicts the accent of a word from its limited information, namely the surface (e.g. kanji) and the yomi (simplified phonetic information). It is experimentally shown that the technique can estimate accents with high accuracies, especially for some categories of words. The authors applied this technique to an existing large vocabulary Japanese dictionary NEologd, and obtained a large vocabulary Japanese accent dictionary. Many cases have been observed in which the use of this dictionary yields more appropriate phonetic information than UniDic.
• Abstract（参考訳）: 日本語テキスト音声(TTS)では,アクセント情報を入力文に追加する必要がある。 しかし、公開されているアクセント辞書は限られており、例えばUniDicのような辞書には、実用的なTSシステムで必要とされる複合語や固有名詞などが多く含まれていない。 これらの単語を含む大規模なアクセント辞書を構築するため、著者らは限られた情報(漢字など)から単語のアクセントを予測するアクセント推定手法を開発した。 この手法はアクセントを高い確率で推定できることを実験的に示している。 著者らは、既存の大語彙辞書NEologdにこの技法を適用し、大語彙日本語アクセント辞書を得た。 この辞書を用いることで、UniDicよりも適切な音声情報が得られるケースが数多く見受けられる。

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