Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorVolín, Jan
dc.contributor.authorŘezáčková, Markéta
dc.contributor.authorMatoušek, Jindřich
dc.date.accessioned2022-03-28T10:00:28Z-
dc.date.available2022-03-28T10:00:28Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationVOLÍN, J. ŘEZÁČKOVÁ, M. MATOUŠEK, J. Human and Transformer-Based Prosodic Phrasing in Two Speech Genres. In 23rd International Conference, SPECOM 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedings. Cham: Springer, 2021. s. 761-772. ISBN: 978-3-030-87801-6 , ISSN: 0302-9743cs
dc.identifier.isbn978-3-030-87801-6
dc.identifier.issn0302-9743
dc.identifier.uri2-s2.0-85116335966
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/47258
dc.format12 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherSpringeren
dc.relation.ispartofseries23rd International Conference, SPECOM 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedingsen
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© Springeren
dc.titleHuman and Transformer-Based Prosodic Phrasing in Two Speech Genresen
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeConferenceObjecten
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThe chief objective of the study was to observe phrasing behaviour of transformer-based neural networks from the linguistic point of view. The transformer-based architecture mapped prosodic phrasing in isolated sentences read out on request, but was commanded to predict prosodic phrases in continuous texts of journalistic style taken from radio news bulletins. The transfer was quite successful in that most of the prosodic phrase boundaries in the actual newsreading (established by expert auditory analysis) were correctly suggested by the machine. This result is not unexpected as both genres belong to clearly enunciated informative speaking style. The outcome partially rehabilitates the so-called laboratory speech, which is sometimes branded as ecologically invalid. The follow-up analyses revealed that the differences between human phrasing in news bulletins and the partition suggested by the machine can be classified into meaningful linguistic categories based on the syntactic structure or semantic contents, and as such, they can inform further research design.en
dc.subject.translatedPhrasingen
dc.subject.translatedProsodic boundariesen
dc.subject.translatedPredictionen
dc.subject.translatedSyntactic constituentsen
dc.subject.translatedTransformersen
dc.subject.translatedT5en
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-87802-3_68
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.identifier.obd43933461
dc.project.IDGA19-19324S/Plně trénovatelná syntéza české řeči z textu s využitím hlubokých neuronových sítícs
dc.project.IDSGS-2019-027/Inteligentní metody strojového vnímání a porozumění 4cs
dc.project.ID90140/Velká výzkumná infrastruktura_(J) - e-INFRA CZcs
Vyskytuje se v kolekcích:Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY)
OBD

Soubory připojené k záznamu:
Soubor VelikostFormát 
Volín2021_Chapter_HumanAndTransformer-BasedProso.pdf264,29 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít  Vyžádat kopii


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/47258

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. OBD