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申请/专利权人：中国科学院声学研究所
摘要：本申请提供了一种韵律边界预测方法及系统，包括：使用标注文本对已有的韵律模型进行训练，得到K个低精度韵律模型；使用K个低精度韵律模型，对无标注文本进行标注，得到K组低精度弱标签；使用HMM增强模型，从K组所述低精度弱标签中，推断增强标签；使用无标注数据集与所述增强标签对基于Bert的韵律边界预测模型进行模型训练，将待预测的无标注数据输入所述基于Bert的韵律边界预测模型，得到对应的预测韵律边界标签。本申请仅利用少量标注数据和大量无标注数据，就可以完成对基于Bert的韵律边界预测模型的高质量训练，减少因数据过少的过拟合问题。
主权项：1.一种韵律边界预测方法，其特征在于，包括：建立韵律标签标注数据集，并用已有的韵律模型在所述韵律标签标注数据集上训练K个低精度韵律模型，其中，K为大于零的整数；利用所述K个低精度韵律模型自动标注无标注数据集，获得K组低精度弱标签；基于所述K组低精度弱标签，使用HMM增强模型无监督地从所述K组低精度弱标签中推断增强标签；基于所述无标注数据集与所述增强标签，训练基于Bert的韵律边界预测模型，得到训练好的基于Bert的韵律边界预测模型；基于所述训练好的基于Bert的韵律边界预测模型，输入待预测的无标注数据，获得韵律标签，从而确定韵律边界。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院声学研究所 一种韵律边界预测方法及系统
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