[发明专利]一种基于多任务多层级模型的文本韵律预测方法有效
| 申请号： | 202010158288.0 | 申请日： | 2020-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN111339771B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 周俊明;刘杰;肖鉴津;黄博贤 | 申请（专利权）人： | 广州深声科技有限公司 |
| 主分类号： | G10L13/10 | 分类号： | G10L13/10;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 合肥律众知识产权代理有限公司 34147 | 代理人： | 黄珍玲 |
| 地址： | 510000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务多层级模型的文本韵律预测方法，其特征在于，包括有以下步骤：步骤401：获取预测文本；步骤402：对待预测文本针对字表，进行字符级编码；步骤403：使用多任务模型进行序列预测；步骤404：判断句子是否存在长句无L2，L3的情况；步骤405：合并L1、L2、L3的输出结果，其中边界位置重叠，按L3、L2、L1的优先级进行选择合并，返回输出结果，本发明涉及文本韵律预测技术领域。本发明，解决了韵律信息生成误差、不能相互共享信息，且训练和调参麻烦、韵律短语和语调短语的边界预测不够准确、容易出现长句子无韵律短语边界和语调短语边界的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 多层 模型 文本 韵律 预测 方法 | ||
【主权项】：
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