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语音标注

HSK语料库体例说明

HSK动态作文语料库”语料标注及代码说明 “HSK动态作文语料库”从字、词、句、篇、标点符号等角度，对所收入的作文语料中存在的外国人使用汉语的中介语偏误进行全面标注。 1 、字处理（包括标点符号） [C]：错字标记，用于标示考生写的不成字的字。用[C]代表错字，在[C]前填写正确的字。例如：地球[C]（“球”是错字）、这[C]。 [B]：别字标记，用于标示把甲字写成乙字的情况。别字包括同音的、不同音而只是形似的、既不同音也不形似但成字的等等。把别字移至[B]中B的后面，并在[B]前填写正确的字。例如：提[B题]高、考虑[B虎]。 [L]：漏字标记，用于标示作文中应有而没有的字。用[L]表示漏掉的字，并在[L]前填写所漏掉的字。例如：后悔[L]，表示“悔”在原文中是漏掉的字。农[L]药，表示“农”在原文中是漏掉的字。 [D]：多字标记，用于标示作文中不应出现而出现的字。把多余的字移至[D]中D的后面。例如：我的[D的]，表示括号中的“的”是多余的字（原文中写了两个“的”）。 [F]：繁体字标记，用于标示繁体字。把繁体字移至[F]中F的后面，并在[F]前填写简体字。例如：记忆[F憶]、单{F單}纯、养{F養}分{F份}。注意： 1）繁体字标记标示的是使用正确的繁体字，如果该繁体字同时又是别字，则先标繁体字标记，再标别字标记。例如：俭朴[F樸[B僕]]。 2）繁体字写错了，标为：后[F後[C]]。 [Y]：异体字标记，用于标示异体字。把异体字移至[Y]中Y的后面，并在[Y]前填写简体字。

例如：偏[Y徧]、沉[Y沈]。 [P]：拼音字标记，用于标示以汉语拼音代替汉字的情况。把拼音字移至[P]中P的后面，并在[P]前填写简体字。例如：缘[Pyúan]分、保护[Phù]。 [#]：无法识别的字的标记，用于标示无法识别的字。每个不可识别的字用一个[#]表示。例如：更[#][#]保存自己的生命，…… [BC]：错误标点标记，用于标示使用错误的标点符号。把错误标点移至[BC]中BC的后面，并在[BC]前填写正确的标点符号。例如：勤奋、[BC，]刻苦的精神。 [BQ]：空缺标点标记，用于标示应用标点符号而未用的情况。把[BQ]插入空缺标点之处，并在[BQ]中BQ的后面填写所缺的标点符号。例如：周围的环境很安静[BQ，]生活也非常平凡。 [BD]：多余标点标记，用于标示不应用标点符号而用了的情况。把多余的标点移至[BD]中BD的后面。例如：我家周围的[BD，]美丽风景。 2、词处理：（包括成语） {CC}：错词标记，用于标示错误的词和成语。包括4种情况： 1）把词的构成成分写错顺序的。把写错的词移至{CC}中CC的后面，并在{CC}前填写正确的词。例如：首先{CC先首}、众所周知{CC众所知周}。 2）该用甲词而用乙词的。这种情况类似别字，但属于用词层面上的错误。标示方法同上。例如：虽然现在还没有实现{CC实践}，…… 它在{CC对}价格方面有点贵，所以没得到广大消费者的支持{CC持支}。 3）生造词。指考生自造的、或某些外语中可能有而汉语中不存在的词。

语料库术语中英对照

Aboutness 所言之事 Absolute frequency 绝对频数 Alignment (of parallel texts) （平行或对应）语料的对齐 Alphanumeric 字母数字类的 Annotate 标注（动词） Annotation 标注（名词） Annotation scheme 标注方案 ANSI/American National Standards Institute 美国国家标准学会 ASCII/American Standard Code for Information Exchange 美国信息交换标准码Associate (of keywords) （主题词的）联想词 AWL/Academic word list 学术词表 Balanced corpus 平衡语料库 Base list 底表、基础词表 Bigram 二元组、二元序列、二元结构 Bi-hapax 两次词 Bilingual corpus 双语语料库 CA/Contrastive Analysis 对比分析 Case-sensitive 大小写敏感、区分大小写 Chi-square (χ2) test 卡方检验 Chunk 词块 CIA/Contrastive Interlanguage Analysis 中介语对比分析 CLAWS/Constituent Likelihood Automatic Word-tagging System CLAWS词性赋码系统Clean text policy 干净文本原则 Cluster 词簇、词丛 Colligation 类联接、类连接、类联结 Collocate n./v. 搭配词；搭配 Collocability 搭配强度、搭配力 Collocation 搭配、词语搭配 Collocational strength 搭配强度 Collocational framework/frame 搭配框架 Comparable corpora 类比语料库、可比语料库 ConcGram 同现词列、框合结构 Concordance (line) 索引（行） Concordance plot （索引）词图 Concordancer 索引工具 Concordancing 索引生成、索引分析 Context 语境、上下文 Context word 语境词 Contingency table 连列表、联列表、列连表、列联表 Co-occurrence/Co-occurring 共现 Corpora 语料库（复数） Corpus Linguistics 语料库语言学 Corpus 语料库 Corpus-based 基于语料库的

语料库与语料库建设

语料库和语料库建设一、什么叫语料库 1、定义语料库，通俗意义上指的是语言材料库。严格意义上的语料库（corpus）是指按照一定的语言学原则，运用随机抽样方法，收集自然出现的连续的语言运用文本或话语片断而建成的具有一定容量的大型电子文本库。目前，语言学家对于语料库的定义不尽相同，如辛克莱（Sinclair）认为语料库是“按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料汇集，旨在用作语言的样本”。阿特金斯等（Atkins & Clear）认为语料库是“按照明确的设计标准，为某一具体目的而集成的大型文本库”。赫努（Renouf）认为语料库是“由大量收集的书面语或口头语构成，并通过计算机储存和处理，用于语言学研究的文本库”。我们看到，以上关于语料库的几种定义相同之处在于都谈到语料库是语言材料的汇集；不同之处在于前两个定义指出语料库的设计是有明确的设计标准的，赫努的定义明确指出语料库“通过计算机储存和处理”这一特点。语料库不同于电子文档，语料库的建设有特定的研究目的和具体用途，因此在语料抽样范围和文类覆盖方面都力求取得平衡，在收集语料时需要考虑到每一文类、体裁、语域、主题类型等的抽样比例。而大型文档目标在于搜集任何可获得的语言材料或所限定的数种文类语料，其语言材料之间的关系较为松散。语料库具有以下特征：1、语料库的设计与建设有系统的语言学理论指导，语料库的开发具有明确而又具体的目的；如，布朗语料库用于对20世纪60年代的美国英语的研究，LOB是与布朗语料库对齐的同时期的英国英语语料库，可用以对英国英语进行研究，也可与布朗语料库加以对比进行美国英语和英国英语的对比研究。2、语料库的语料是按照明确的语言学原则采用随机抽样的方法得到的语言运用的自然语料，不是随意的语言材料的堆积，更不是由某个个人杜撰出来的。语料库的容量和语料采用随机抽样方式都保证了语料具有代表性，由此保证基于语料库的语言研究的科学性、客观性。3、语料文本是连续的文本或话语片断，而不是孤立的句子或词汇，可以借以获得语法关系、用法、词语搭配以及语篇信息。4、语料库以当代先进的计算机技术为技术手段，语料库语料通过电子文本形式储存并且是通过计算机处理的，具有资源优势和处理速度优势。5、基于语料库的研究以量化研究为基石，以概率统计为手段，以数据驱动为基本理念。6、语料库既是一种研究方法，又代表着一种新的研究思维。二、语料库产生的背景及发展历史对真实语言材料的搜集与研究是语言学研究的优秀传统。尤其是在20世纪50年代中期，在语言研究中占主导地位的是重语言材料的经验主义。这种学术氛围无疑促进了对语料的重视。1959年夸克（R.Quirk）等人着手进行的“英语用法调查”(Survey of English Usage)通过系统的调查建立了第一个现代英语语料库，在此基础上完成的《现代英语语法》（ A Grammar of Contemporary English）和《英语语法大全》（A Comprehensive Grammar of the English Language）对现代英语进行了系统全面的描写，在英语语言学界产生了广泛的影响。但在当时这项浩大的工程是通过手工的方式完成的。

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文学院：化工与环境学院学号：2120151177 姓名：杜妮

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。关键字：模式识别声音识别方法应用随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

HSK动态作文语料库代码说明

“HSK动态作文语料库”语料标注及代码说明 “HSK动态作文语料库”从字、词、句、篇、标点符号等角度，对所收入的作文语料中存在的外国人使用汉语的中介语偏误进行全面标注。 1 、字处理（包括标点符号） [C]：错字标记，用于标示考生写的不成字的字。用[C]代表错字，在[C]前填写正确的字。例如：地球[C]（“球”是错字）、这[C]。 [B]：别字标记，用于标示把甲字写成乙字的情况。别字包括同音的、不同音而只是形似的、既不同音也不形似但成字的等等。把别字移至[B]中B的后面，并在[B]前填写正确的字。例如：提[B题]高、考虑[B虎]。 [L]：漏字标记，用于标示作文中应有而没有的字。用[L]表示漏掉的字，并在[L]前填写所漏掉的字。例如：后悔[L]，表示“悔”在原文中是漏掉的字。农[L]药，表示“农”在原文中是漏掉的字。 [D]：多字标记，用于标示作文中不应出现而出现的字。把多余的字移至[D]中D的后面。例如：我的[D的]，表示括号中的“的”是多余的字（原文中写了两个“的”）。 [F]：繁体字标记，用于标示繁体字。把繁体字移至[F]中F的后面，并在[F]前填写简体字。例如：记忆[F憶]、单{F單}纯、养{F養}分{F份}。注意： 1）繁体字标记标示的是使用正确的繁体字，如果该繁体字同时又是别字，则先标繁体字标记，再标别字标记。例如：俭朴[F樸[B僕]]。 2）繁体字写错了，标为：后[F後[C]]。 [Y]：异体字标记，用于标示异体字。把异体字移至[Y]中Y的后面，并在[Y]前填写简体字。

王陆听力真题语料库使用方法(精华!!)

一、练习内容和最终目标第3章/ 第4章 /第5章（词组搭配，练吞音连读）第11章（新增词汇）;如果数字字母基本功有问题，每周练习2次第 8章同学们会问，其它章节不重要吗？答案是重要重要重要。。。。可是，你有时间练习吗？同学们只有在这三章听写正确率到了1.6倍的速度95%以上（最终目标）之后，才可以继续听写其它章节，这样听力分数提高更快。通过4年的统计，大量数据表明：语料库听写正确率20%左右，听力考试实际分数3.5. 语料库听写正确率70%左右，听力考试实际分数5.0. 语料库听写正确率75%左右，听力考试实际分数5.5. 语料库听写正确率90%左右，听力考试实际分数6.5. 请同学们加强拼写，可以在现在基础上多分呢！！在练习这本书时，我们只需要听写横向听力就可以了，纵向听力不用练习，那是给雅思听力已经考到7分，又有时间准备，想到更高分数的同学准备。其它同学不用练习纵向听力。二、听写方法（更新） 1.总体思路第一遍听写语料库 1倍速度听写3章4章5章11章，并背诵第一遍所有错词第二遍听写语料库 1.4倍速度听写3章4章11章单词，原速听写5章11章词组，并背诵第二遍所有错词第三遍听写语料库

1.6倍速度听写3章4章11章单词，原速听写5章11章词组，并背诵第三遍所有错词第四遍听写语料库 1.6倍速度听写3章4章11章单词，原速听写5章11章词组，并背诵第四遍所有错词第五遍听写语料库以此类推多少遍我不在乎，我只要求1.6倍的速度95%以上。。。呵呵。。很过分吧。。。如果只听写了1遍语料库，然后正确率就在60%多，肯定会影响分数的。那么，在考试前一周，只需要复习自己最后一遍错词本，因为这些词是硬骨头，那么多遍都没有记下来，就说明。。。哈哈哈，咱们对这些词不敏感。。所以考前一定强化一下。。对大家一定有帮助。。 2.每一遍的时间安排现在重新修改了听写方法，建议大家周六全天听写完语料库 5,11+3+4，共6个多小时。例如，第3章一共有9个小节。各位同学听写第三章testpaper 1，不能使用暂停键，直接听写，然后对照书改错。将错的地方抄写到第1遍的错词本上，然后背诵好。然后直接听写下一个test paper 2（各位同学不要一遍又一遍的听写同一个小节，想在当天达到90%正确率。。说实话，即使当天听写5,6遍到了90%，过几天还会忘的。所以不要这样浪费时间。。能快速的把总内容听写一遍才是关键）。 Test paper 2也是一样的听写，各位同学要尽量快些把整个34511章听写完一遍。。（绝对不可以使用暂停键，到了第5章绝对跟不上，那时候也不可以暂停）。

语料库语言学的发展

语料库语言学的发展语料库顾名思义就是放语言材料的仓库。现在人们谈起语料库,不言而喻是指存放在计算机里的原始文本或经过加工后带有语言学信息标注的语料文本。现在世界上已经有了不少规模较大的语料库,有些是国家级的,有些由大学和词典出版商联合建设。另外,由于个人微机的迅猛发展和存贮数据的硬盘造价持续下降,研究者个人也开始建立适合于自己研究的小型语料库。语料库语言学(英文corpus linguistics)这个术语有两层主要含义。一是利用语料库对语言的某个方面进行研究,即“语料库语言学”不是一个新学科的名称,而仅仅反映了一个新的研究手段。二是依据语料库所反映出来的语言事实对现行语言学理论进行批判,提出新的观点或理论。只有在这个意义上“语料库语言学”才是一个新学科的名称。从现有文献来看,属于后一类的研究还是极个别的。所以,严格地说,现在不能把语料库语言学跟语言学的分支, 如社会语言学、心理语言学、语用学等相提并论。近年来,随着我国经济的发展,科研经费的增加,汉语语料库的建设得到了开展。1999 年我院把建立汉语语料库列为院重大课题。目前语言所正在构建三个大规模的语料库: 现场即席话语语料库,主要方言口语库和现代汉语文本语料库。在世界范围内,我国的语料库建设在规模上还赶不上欧洲的一些发达国家,特别是英国。然而,在语料库语言学的研究上,以及语料库的实际运用上,我国已经进入世界前沿的行列。 20 世纪语言研究的总特点可以用四个字概括──高度抽象。最近几十年来,语言研究的高度抽象倾向已经失去主导地位。这主要缘于两个方面的因素: 一是计算机技术,特别是基于计算机处理的多媒体技术的飞速发展；二是社会语言学、语用学、会话分析、人类语言学、计算语言学、人机对话研究、语音识别与合成等研究取得令人瞩目的成就。先前难以抓住并进行有效处理的五花八门的实际语料,现在可以对其进行大规模地的、自动的或人机配合的处理。比如个人发音特征,先前认为这跟语言学毫无关系,现在成了侦破语音学的重要内容。侦破语音学家首先建立个人发音特征语料库,这个语料库可以用来鉴别嫌疑犯。概言之,当今的语言研究由先前的高度抽象逐步走向最具体的语言的实际活动,其中

语料库的类型

语料库的类型［作者：李文中转贴自：Corpora and the ELT点击数：97 文章录入：neilruan ］语料库来自拉丁词corpus，原意为“汇总”、“文集”等，复数形式为corpora或corpuses。语料库是“作品汇集，以及任何有关主题的文本总集”(OED)是“书面语或口头语材料总集，为语言学分析提供基础”(OED)。语料库是“按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料汇集，旨在用作语言的样本”(Sinclair，1986:185-203)。语料库是按照明确的设计标准，为某一具体目的而集成的大型文本库（Atkins and Clear，1992:1-16）。 Renouf认为，语料库是“由大量收集的书面语或口头语构成，并通过计算机储存和处理，用于语言学研究的文本库”（Renouf, 1987:1）。 Leech指出，大量收集的可机读的电子文本是概率研究方法中获得“必需的频率数据”的基础，“为获得必需的频率数据，我们必须分析足量的自然英语（或其它语言）文本，以便基于观测频率（observed frequency）进行合乎实际的预测。因此，就需要依靠可机读的电子文本集，即可机读的语料库”(Leech, 1987:2)。综上所述，语料库具有以下基本特征： 1〕语料库的设计和建设是在系统的理论语言学原则指导下进行的，语料库的开发具有明确而具体的研究目标。如二十世纪六十年代初的BROWN语料库主要目的是对美国英语进行语法分析，而随后的LOB语料库基本按照BROWN语料库的设计原则收集了同年代的英国英语，目的是进行美国英语和英国英语的对比分析和语法分析。 2〕语料库语料的构成和取样是按照明确的语言学原则并采取随机抽样方法收集语料的，而不是简单地堆积语料。所收集的语料必须是语言运用的自然语料（naturally-occurred data）。 3）语料库作为自然语言运用的样本，就必须具有代表性(representativeness)。Chomsky曾经批评语料库不过是试图用很小的样本代表巨量的甚至无限的实际语言材料，其结果必然存在偏差，缺乏代表性，“自然语料库存在如此严重的偏差，以至于对其所进行的描述将不过是一个词表而已”（Chomsky, 1962:159）。这种批评对任何以概率统计为基础手段的研究都是有价值的（McEnery, 1996:5）。但是，目前的计算机语料库可以通过控制抽样过程和语料比例关系来缩小偏差，增强语料的代表性。决定语料代表性的主要因素不外乎样本抽样的过程和语料量的大小。语料库抽样一般采取随机抽样方法。一种做法是在抽样前首先确定抽样的范围，如BROWN语料库和LOB语料库分别是以1961年全年的美国英语和英国英语出版物作为抽样范围i[i]；再就是确定语料的分层结构，进行分层抽样，如把语料按文类（genre）和信道（channel, 如书面语和口语等）进行分层，如图2.1所示。从各种语料的抽样比例上又可分为‘均衡抽样’（balanced）和‘塔式抽样’（pyramidal）。前者对各种语料按平均比例抽取，而后者对不同的语料进行不等比例抽取。 4）语料库语料以电子文本形式储存并且是通过计算机自动处理的。巨量语料以纯文本形式存储在磁盘上，以便语料库索引软件检索和处理。也可以通过转换软件把其它格式的文件如超文本（htm 或html）格式转换为纯文本。另外，语料库具有一定的容量。语料库的大小取决于语料库的设计原则和研究需求，以及建库过程中语料资源的获取难度及其它因素。计算机语料库实际上提供了一种人机交互，这种交互方式随着语料库工具的发展而逐步加强其自动化特性。Leech认为这种人机交互有以下四种渐进的模式：（1）‘数据检索模式’。计算机以便利的形式提供数据，人进行分析。（2）‘共生模式’。计算机提供部分经过分析的数据，人不断改善其分析系统。（3）‘自我组织模式’。计算机分析数据并不断改善其分析系统，人提供分析系统参数及软件。（4）‘发现程序模式’。计算机基于数据自动划分数据范畴并进行分析，人提供软件（Leech，1991：19）。计算机自动处理包括自动词性附码（tagging）、自动句法分析（parsing）等。其基本处理和分析过程包括以下几个步骤：语音分析（phonetic analysis）指音段分析，主要用于语音识别和语音合成。正字分析（orthographic analysis）指对文本中各种非文字符号、标点、大小写问题等进行处理和歧义消除。形态分析（morphological analysis）即词性指定和附码。语料库自动附码软件通过概率统计和分析，对所给句子每一个词指定一个或多个词性码。结果显示分列显示和行显示两种。目前语料库自动词性附码准确率一般在97%以上。句法分析（syntactic analysis）是指句子成分切分、句法关系识别、以及句法分析。语义分析（semantic analysis）和语用分析对语篇进行语义指定和意义解释。 5）基于语料库的研究以量化研究为基石，以概率统计为基本手段，以“数据驱动”为基本理念。其基本方法是通过对实际语言运用的抽样，确定其对语言整体的代表性，通过对样本特征的描述概括整体特征。在量化分析中，首先对特征进行分类，并统计各个特征的频率，通过建立复杂的统计模型对观测到的数据进行解释。分析结果可对研究对象总体进行概括。量化分析能够使我们发现在某一种语言或语言变体中哪些现象反映了语言的真实特征，那些现象仅属于偶然的个例。针对某一语言变体而言，我们还可以确切地知道某一语言现象的显著性，从而确认该现象是规范的还是异常的（McEnery，1997:3）。 6）语料库既是一种研究方法，又代表着一种新的研究思维，并以当代先进的计算机技术为技术手段。 7）语料文本是一连续的文本或话语片断(running text or continuous stretches of discourse)，而不是孤立的句子和词汇。在语料库研究中，对某一搜索词的语法关系、用法、以及搭配的观察是通过分析提供的语境（context）进行的。语料库索引提供的语境可分为以下几种：（1）指定跨距，即使用者指定以搜索词为中心左右相邻的词数；（2）意元语境，即以某一意义单元结束为一微型语境，在语料库索引中意元的确定是以意义结束符号如“，；”等为标识的；（3）句子语境，即以句子终结符号如“. !”等为标识；（4）可扩展语境，即对搜索词所在语境可无限扩展。这对研究词汇的语法关系、词汇用法、词汇搭配、词丛（word cluster）、词汇在连续语篇中呈现的范型（pattern）、以及主题词汇之间的意义关系提供了可靠而方便的途径。如“necessarily”一词在《新英汉词典》中作为“necessary”词条下该词的副词形式，定义为“必定，必然”；Oxford Advanced Learner’s Dictionary of Current English把它列为一个单独的词条，给出的定义为“adv as a necessary result; inevitably”；各种英语教科书中对该词的定义和解释也大同小异。在上海交大科技英语语料库（以下简称JDEST）中搜索“necessarily”这个词，发现该词在全库中出现264次，频率最大的搭配词“not”出现在该词左边第一个位置，观察搭配频数为136。全库中出现5次以上的三词词丛有20组，同时含有“not”和“necessarily”的词丛有18组。通过索引行统计和词丛统计可以看出（见图2.4示例），“necessarily”一词最典型的用法是与“not”

词性标注说明_128601491

人民日报标注语料库（PFR）使用说明书本文是PFR标注语料库的使用说明书，帮助用户了解它，更好地使用它。 PFR语料库是对人民日报1998年上半年的纯文本语料进行了词语切分和词性标注制作而成的，严格按照人民日报的日期、版序、文章顺序编排的。文章中的每个词语都带有词性标记。目前的标记集里有26个基本词类标记（名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i、习惯用语l、简称j、前接成分h、后接成分k、语素g、非语素字x、标点符号w）外，从语料库应用的角度，增加了专有名词（人名nr、地名ns、机构名称nt、其他专有名词nz）；从语言学角度也增加了一些标记，总共使用了40多个个标记。

二．格式说明 1．语料是纯文本文件，文件中每一行代表一自然段或者一个标题，一篇文章有若干个自然段，因此在语料中一篇文章是由多行组成的。 2．文件名格式为“月-日-版号-篇章号”。 3．一篇文章里面的段落之间是不空行的，在两篇文章之间，会有一个空行，表示文章的分界线，同时，下一篇文章的“篇章号-段号”都会有所改变。 4．标号之后，是2个单字节空格，然后开始正文。 5．正文部分按照规范已经切分成词，并且加上标注，标注的格式为“词语/词性”，即词语后面加单斜线，再紧跟词性标记。词与词之间用2个单字节空格隔开。每段最后的词，在标记之后也有2个单字节空格，保持格式一致。 6．语料中除了词性标记以外，还有“短语标记”，这种情况一般出现在机构团体名称、成语等情况中。如“通过/p [中央/n 人民/n 广播/vn 电台/n]nt 、/w”中，用 “[ ]”合起来的部分是一个完整的机构团体名称，方括号后面紧跟标注nt，nt之后空两个单字节空格，保持了格式的一致。三．例子迈向/v 充满/v 希望/n 的/u 新/a 世纪/n ——/w 一九九八年/t 新年/t 讲话/n （/w 附/v 图片/n １/m 张/q ）/w …… 在/p １９９８年/t 来临/v 之际/f ，/w 我/r 十分/m 高兴/a 地/u 通过/p [中央/n 人民/n 广播/vn 电台/n]nt 、/w [中国/ns 国际/n 广播/vn 电台/n]nt 和/c [中央/n

【CN109977398A】一种特定领域的语音识别文本纠错方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910130170.4 (22)申请日 2019.02.21 (71)申请人江苏苏宁银行股份有限公司地址 210000 江苏省南京市建邺区45号地块金融城4号楼707室 (72)发明人李加庆　沈春泽　谭子豪　周张泉　 (74)专利代理机构南京先科专利代理事务所 (普通合伙) 32285 代理人缪友菊 (51)Int.Cl. G06F 17/27(2006.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G10L 15/20(2006.01) (54)发明名称一种特定领域的语音识别文本纠错方法 (57)摘要本发明公开了一种特定领域的语音识别文本纠错方法，包括标准词及变种词字典生成、基于词的N -Gram上下文短语字典生成、基于上下文短语最大匹配保护的变种词替换纠错三个部分。本发明尤其适用于特定领域，比如可用在智能客服机器人或者智能催收机器人等应用场景中，可以对机器人对话过程中语音识别文本的质量进行提升，质量提升后的文本可以提高特定领域应用中机器人意图识别的准确性，进而提升对话过程的流畅性，提升对话机器人的业务价值。权利要求书2页说明书7页附图3页CN 109977398 A 2019.07.05 C N 109977398 A

权　利　要　求　书1/2页CN 109977398 A 1.一种特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）提供正语料库和负语料库，所述正语料库包含无需纠错的文本语料，负语料库包含未经纠错的文本语料；利用正语料库生成标准词表，利用负语料库查找与标准词对应的变种词，组成标准词及变种词字典；（2）对正语料库进行中文分词，按照词频大小构成正语料的词项组合表，将同一个词项组合中的字符串合并，得到短语，计算短语的字符串长度，将字符串长度相同的短语放在一个集合中，组成上下文短语字典；（3）输入待纠错文本，做文本滑窗，从左到右滑动文本滑窗，获取滑窗文本，判断滑窗文本是否存在于上下文字典中，并将出现在上下文短语字典中的滑窗文本中的每个字在文本中的索引列出，建立索引集合；对于索引集合，进一步采用文本滑窗，判断滑窗文本是否存在于标准词及变种词字典中，并将出现在标准词及变种词字典中的变种词用对应的标准词进行替换，输出纠错后文本。 2.根据权利要求1所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）还包括降噪处理：删除正语料库和负语料库中的英文字母、数字及多余标点。 3.根据权利要求1所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）的标准词表的生成方法为：（1a）采用文本滑窗的方式，对正语料库进行字层面的词频分析，得到不同字符个数的词频字典，词频字典包括词项及词频；（1b）对词频字典中的词项进行拼音转换，得到中间文件，中间文件包括拼音、词项及词频；（1c）基于词频对中间文件进行降序排列，设定第一词频阈值，保留词频高于第一词频阈值的数据，保持排序不变，得到标准词表。 4.根据权利要求3所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）的变种词的查找方法为：（1d）采用文本滑窗的方式，对负语料库进行字层面的词频分析，得到不同字符个数的词频字典，词频字典包括词项及词频；（1e）对词频字典中的词项进行拼音转换，得到中间文件，中间文件包括拼音、词项及词频；（1f）基于词项拼音对中间文件进行多层次排序；（1g）遍历所述标准词表，分别在多层次排序结果中逐项通过标准词的拼音匹配到第一个具有相同拼音的词项所在的行，连同该行上下若干行的数据组成集合，在该集合中对每个词项的拼音字符串与标准词的拼音字符串进行编辑距离计算和字符串长度计算，取编辑距离不大于1且字符串长度不大于标准词的拼音字符串的词作为该标准词的变种词。 5.根据权利要求4所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1）的标准词及变种词字典中，每个标准词对应一组相应的变种词。 6.根据权利要求4所述的特定领域的语音识别文本纠错方法，其特征在于，所述步骤（1f）中的多层次排序包括两个字符层排序及三个字符层排序，两个字符层排序包括：首字拼音、末字拼音、词频；末字拼音、首字拼音、词频；三个字符排序包括：首字拼音、次字拼音、末字拼音、词频；末字拼音、次字拼音、首字拼音、词频；首字拼音、末字拼音、次字拼音、词 2

语音研究的新平台_中国英语学习者语音数据库

语音研究的新平台:中国英语学习者语音数据库* 陈桦文秋芳李爱军 (南京大学,南京210093;北京外国语大学,北京100089; 中国社会科学院,北京100732) 提要:本文简要介绍中国英语学习者语音库ESCCL(Engli sh Speech Corpus of Chi nese Learners)建设的起因、方法及意义。基于语料库进行大规模实证研究已成为语言学研究的主流方法,但是现存的中国英语学习者口语语料库均为文本转写格式的语料库;同时,录音时没有控制噪音,不宜进行语音学研究。因此,ESCCL的建设以方言区为点、以地域分布为面、以国内4个不同层次受教育群体(初中、高中、英语专业本科、英语专业硕士)作为录音对象、以朗读和自主对话为任务而完成,并结合英美标注系统对学习者录音进行多层音段及韵律标注。语音库的建成势必为二语习得研究提供又一个平台,为我国的英语教学与研究服务。关键词:英语语音库;学习者中图分类号:H319.3文献标识码:A文章编号:1000-0100(2010)01-0095-5 A L earner Corpu s)E S CCL Chen H ua W en Q iu2f ang L iA i2jun (Nanji ngUn i ve rs i ty,Nan jing210093,Ch i na;BFS U,B eiji ng100089,China; Chi nese Academy of Social Sciences,Be iji ng100732,Chi na) Th i s pape r descr i bes t he reason,the desig n and the i m p licati on of co m pili ng a l earne r corpus)ESCCL(Engli sh Speech Corpus of Ch i nese Learners).As f or the m ai n reaso n,t he existi ng spoken corpora of Chinese EFL l earne rs i n Chi na are co m2 p l etely text2based,and not su itab le f or pho netic ana l ysis because of the poor quality of the record i ngs.The subjects a t fo ur diff e r2 ent educati onal backgrounds were asked to fu lfill t wo tasks)read i ng2a l oud and to p ic2based spo ntaneous d ialo gue.The record2 i ngs were collected fro m different parts of Chi na and d i a lecta l areas.The annotati on syste m e m ployed i n the corpus co m b i nes the Br iti sh syste m and t he Am er i can o ne.The corpus2based research fi nd i ngs have i m portan t i m pli catio ns f or Ch i na.s EFL pedagogy, and w ill be he l pful f or the i m prove m ent of rati ng rubrics for Chi na.s ora l English tests. K ey word s:English speech corpus;learner 1必要性随着计算机技术的飞速发展,利用语料库(cor pora)进行语言学研究应运而生(Bi b er等1998,Cha f e1992,Johansson1982,李爱军2001)。语料库是应用计算机技术对海量自然语言材料进行处理、存储,以供检索(retrieva l)、索引(concordance)和统计分析的大型资料库,它是按照明确的设计标准为某一具体目标而建立的语言资料库(A r m strong1993,Granger1998,李文中1999)。因此,国内建成了两个大型的学习者口语语料库:由上海交通大学与广东外语外贸大学联合创建的以大学英语四、六级考试语料为主要来源的CLEC(Chi n ese Lear ners.English Corpus) (口语部分为50万词的COLSEC);由南京大学创 95 2010年第1期总第152期外语学刊 FORE I GN LANG UAGE R ESEARCH 2010,No.1 Seria lNo.152 *本文系教育部人文社科基金项目/构建中国英语学习者语音库的模式研究0(06J A740031)的阶段性成果。第一作者为北京外国语大学中国外语教育研究中心兼职研究员,第二作者为北京外国语大学中国外语教育研究中心专职研究员。

中研院现代汉语标记语料库使用说明

「內容檢索」使用說明「內容檢索」的檢索條件詞設定，在於輸入檢索條件詞，在語料庫中將所有在「內容檢索」設定的檢索條件符合者，並在「自訂語料庫」設定範圍內，包含檢索條件詞的文句挑出並顯示。檢索的方式分兩種：一、單項條件檢索方式：一次設定一項檢索條件；二、多項條件檢索方式：一次設定一項檢索條件，包括「and檢索條件」，以及利用「續設條件」設定「or檢索條件」。檢索的對象分四種：1. 關鍵詞；2. 重疊詞；3.詞類；4. 特徵。 A.單項條件檢索：一次設定一項檢索條件 1.關鍵詞：將滑鼠移到「關鍵詞」的框框內，鍵入欲搜尋的關鍵詞，再將滑鼠移到「執行」按下。 ?關鍵詞可以由下列幾種符號組合而成： ?中文字 ?? ：表示一個任意字元 ?* ：表示零至無限多個任意字元 ?範例： ?鍵入「電話」，會搜盡包含「電話」的文句。 ?鍵入「電*」，會搜盡包含以「電」開頭的詞（單字詞、雙字詞、多字詞都包括在內，如：電、電話、電視機）的文句。 ?鍵入「電?」，會搜盡包含以「電」開頭的雙字詞的文句。 ?鍵入「*電」，會搜盡包含以「電」結尾的詞（單字詞、雙字詞、多字詞都包括在內）的文句。 ?鍵入「??電」，會搜盡包含以「電」結尾的三字詞的文句。 ?鍵入「*電*」，會搜盡出現過含有「電」的詞（單字詞、雙字詞、多字詞都包括在內）的文句。 ?鍵入「?電?」，會搜盡包含將「電」置於中央的三字詞的文句。 ?鍵入「?電*」，會搜盡包含將「電」置於第二字的詞（雙字詞、多字詞都包括在內）的文句。 ?鍵入「????」，會搜盡含有任何四字詞的文句。 2.重疊詞：將滑鼠移到「重疊詞」的框框內，鍵入欲搜尋的重疊詞種類，再將滑鼠移到「執行」按下。或者將滑鼠移到「重疊詞」框框旁的箭頭，按一下，即出現四種重疊詞種類，在所欲搜尋的重疊詞種類按一下，再將滑鼠移到「執行」按下。 ?重疊詞種類共分四種，如介面所示： ?重疊詞AAB－如：試試看、走走路 ?重疊詞ABB－如：試看看、亮閃閃 ?重疊詞AABB－如：高高興興、平平安安 ?重疊詞ABAB－如：高興高興、研究研究

语音识别外文翻译

第一部分语音识别与理解的研究进展和方向。为了推进研究，找出有前途、有希望的研究方向，特别是那些在过去没有得到充分的探求或者资助的研究方向是非常重要的。研究小组写的这篇文章引出了人类语言技术组织（HLT）的一系列经过深思熟虑的研究方向，对今后的研究，可能会成为在自动语音识别（ASR）和理解领域的主要转换范例。在过去的几十年里，已经对信号处理和人类语言技术（HLT）有很大的兴趣和积极性。作为第一步，这个组织回顾了此领域主要的发展情况和能引领他们成功的环境，然后专注于他们认为对未来研究特别有用的领域。这篇文章的第一部分会集中焦点在自动语音识别领域（ASR）历史上有重要意义的发展上，包括几个被不同资金组织资助的主要的成就，并建议在其的中重点研究领域。第二部分将详细探讨几个保持项目前景以能很大改善ASR的新途径。这些涉及跨学科的研究和具体办法，以应对三至五年巨大挑战，旨在通过广受关注的现实任务处理以促进先进的研究第二部分语音识别与理解的重大发展自20世纪70年代中期期间见证了ASR的多学科领域继续处于起步阶段，其时代的到来，到实际应用和商业市场的数量迅速增长。然而，尽管它的许多成就，ASR的仍然是一个远未解决的问题。在过去，我们希望进一步的研究和发展，将使我们能够建立一个世界性的基础上日益强大的系统。本节简要回顾了ASR的主要发展重点在五个方面：基础设施，知识表示，模型和算法，搜索，和元数据。这些领域更广泛和更深入的讨论，可以发现在[12], [16], [19], [23], [24], [27], [32], [33], [41], [42], and [47].读者还可以参考以下网站：t he IEEE History Center’s Automatic Speech Synthesis和Recognition section、the Saras Institute’s History of Speech Language Technology Project在t https://www.wendangku.net/doc/c42923241.html,. 基础设施摩尔定律指出计算机发展的长期进展和预测，每12到18个月，计算实现一个给定的成本的费用会翻倍，以及同等萎缩的内存成本。这些事态发展已使ASR的研究人员在足够短的时间框架运行的日益复杂的算法，使自1975年以来取得伟大进步。常见的语音语料库语音训练，发展和评价的可用性一直是关键，让创造能力不断增加的复杂系统。讲话是高度可变的信号，多参数的特点，因此大型语料库在自动化系统的建模不够好以达到熟练的水平。多年来，这些语料库已被创建及注释，并分发由国家科学和技术研究所的全球组织（NIST），语言数据联盟（LCD），和其他组织。录制的讲话字符已取得进展，从有限的制约发言材料，以逐步现实自发的讲话。已经通过由NIST和其他机构制定的严格的评估基准和标准，关键是一直在发展中日益强大和有能力的系统。许多实验室和研究人员受益于共同的研究工具的可用性，如Carnegie-Mellon University Language Model (CMULM) toolkit ,Hidden Markov Model Toolkit (HTK), Sphinx, and Stanfor Research Institute Language Modeling(SRILM).广泛研究的支持与车间相结合,任务定义,和国防部高级研究计划局（DARPA）和其他组织赞助的评价系统成为对今天的系统发展所必不可少的知识表示在语音信号表示的重大进展，包括感性动机的MEL频率倒谱系数，(MFCC) [10], [29]和感知线性预测（PLP）系数[21]以及通过倒谱归意味着减法（CMS）[16][44]相对光谱（RASTA）过滤[20]和声道长度正常化(VTLN) [13]. 建筑，最重要的发展一直搜索统一的图形表示，允许多个来源的知识被纳入到一个共同的概率框架。非成分方法包括多个语音流，多个概率在假设层面相结合的估计，多重识别系统水平和多通道统增加约束（大-RAM与四克，依赖赖关系与跨字在Word，等等）最近，使用多种算法，同时适用于并行顺序，已证明是富有成效的，有基于特征的，如转换异方差的线性判别分析