研究主題與核心技術

研究主題與核心技術

1. 實驗計劃法與統計分析 (1976-1990)
2. 自然語言處理與機器翻譯 (1984-1986)
意義表徵、概念解析、媒語檢索、二元決策樹應用
3. 三維動態資料庫 (1984-1988)
文書及資料處理、三維動態資料結構設計、資料索引及搜尋、資料管理系統實作
4. 專家系統及規則推論 (1987-1991)
知識表徵技術、規則與邏輯推論引擎設計、多媒體整合、知識庫及專家系統實作
5. 語意網路與框架結構設計 (1987-
語意分析、常識推論、知識表徵、框架結構設計、物件導向與功能驅動程式設計實作
6. 使用者圖形介面 (1992-1993)
滑鼠驅動及座標偵測、圖形解碼及顯示、音效播放、外部程式介面設計實作
7. 語音、影像處理及多媒體編輯管理 (1992-1998)
音效、影像處理與合成、點陣字形映射、動畫設計、影像擷取、圖形辨識、字謎與加密、多媒體編輯與教學系統實作
8. 語音引擎及語音合成器設計(1998-2001)
巨量語料處理及尋取、音節切割與合成、剖析器設計、辭彙檢索、拼字撿查、字元偵測、台語及中文語音輸出系統實作
9. 詞庫建構 (1998-
多語辭典及語料庫設計、台語語言習得、語料蒐集與轉換、語言知識及專家經驗解析與整合
10. 語音輸出編譯器 (2001-2005)
語音輸出系統功能測試與驗證、語料萃取、外部應用程式語音輸出介面設計、字元碼轉換、語音輸出編譯器實作
11. 語音模型訓練及辨識 (2005-
隱藏馬克夫模型之應用與改良、音高偵測、聲調比對、音節辨識、相似度機率演算法、台語語音辨識系統實作
12. 自動回饋與學習 (2006-
訊息回饋、布林結構分析與驗證、語言知識與邏輯判斷整合應用
13. 語言模型及認知模擬 (2008-
半自動機器學習實驗、語言模型實作
14. 應用於人工智能的媒介語言 (2008-
媒介語的本質、應用於人工智慧的構詞法、媒介語數值分析、用於知識處理的模糊理論與技術
15. 自然語言對話系統 (2012-
交談式對話模型設計、知識庫結構分析、語意單元堆疊與尋取、台語對話系統實做

台語聲調群剖析器簡介

台語聲調群剖析器簡介

 

語音輸出系統是和計算語言學相關的應用軟體。台語語音輸出系統由三個主要元件構成：台語聲調群剖析器、語音引擎及語音合成器。一般而言，語音引擎及語音合 成器的設計比較偏重程式技巧。聲調群剖析器則仰賴語言知識的轉換，也就是人工智能的展現方法。語言學家Elisabeth Selkirk 認為韻律結構（prosodic structure）被用來做為語音和語法的媒介。這種現象在台語尤其明顯。台灣人的小孩在學習母語的過程中，經由變調所形成的聲調群來習得語法結構方面 的知識，並且在腦海裡逐步建立一個高效率的語詞變調處理機制，也就是聲調群剖析器。因此在過去的十多年裡，我們一直試圖建立一個符號系統做為將語言專業知 識 （Language expertise） 和經驗（ heuristic knowledge） 轉換為知識庫的重要工具。同時應用知識表徵方法 （Knowledge representation method） 來建構人工的聲調群剖析器。

符號系統的設計概念,是在早期制定或修改變調規則的過程中所衍生的創意。原則上符號系統必須能夠讓語言學家方便且有效地進行語詞標記，所以必須精確定義每 一組符號，並建立準則（criteria）和標記程序。然而在建構聲調群剖析器的過程中往往必須經由不斷地測試->修正->回饋->測 試（Testing->modify->feedback->testing）循環，才能提高語詞變調正確率。因此，在修正階段會新增 標記符號（token）或修改標記符號的定義來配合現有的規則，也可能新增或修改規則來配合標記符號。

目前我們所建立的符號系統是以預設調型default tone form）、預設詞類（default POS ）和模式（mode）三種標記組成。知識庫內的每個語詞或詞組都賦予一組包含這三種語詞標記屬性（attribute）的符號。處理台語變調時，藉著這組 符號並協同以規則為基礎的變調處理器 （Rule-based sandhi processor），便能將句內語詞賦予正確的調值。即使像例句（1）和（2）的 ti7 和 be2 ，系統也能 針對相同語音，不同語義的語詞或多詞類（multiple-POS）語詞推論出正確的詞類，予以定調。
（1）Ti7 （筷子，名詞，讀本調） khng3 ti7 （在，介系詞，讀變調） uann2-na5-a2 lai7.
（2）Tsit tsiah be2 （馬，名詞，讀本調） be2 （買，動詞，讀變調） beh kah goo7-ban7.

然而符號系統也無法處理某些語詞定調的問題。例如，本調相同的 「ke（雞/加）」 在（3）和（4）裡，有不同的調型、詞類（POS）和語義。
（3）Tsit tsiah（變調）ke（本調，名詞）tsit8 kong kin.（這隻雞重一公斤。）
（4）Tsit tsiah（本調）ke（變調，動詞）tsit8 kong kin.（這隻雞多重一公斤。）
這個例句讓我們注意到人腦雖然可以就台語同音異形漢字「雞/加」 和語境來分析語義和句法結構，但是對電腦而言，（3）和（4）完全相同，只有自主語義（Autonomous semantic mapping）確定以後，才能決定「ke」的調型或進行句法分析。這部分屬於強人工智能（Strong AI）的範疇，也是對話系統必須面對的困境。

無論如何，這種應用語言學理論建構台語聲調群剖析器的方法，在實務上是以知識工程技術來模擬語言習得的實驗環境。不僅能驗證人工智慧發展工具可以協助我們了解語言習得的過程，也顯示人類的語言不但是溝通的工具，也是一種思考模式。從台語變調衍生的的聲調群不只是獨特的韻律單位，也是渾然天成的句法結構，可以說是人類語言的瑰寶。 我們誠摯地希望有更多人來參與台語聲調群的研究。這個開發中的台語聲調群剖析器包含知識庫和可在Windows XP/Win7 作業系統操作的程式（ZIP檔案）可從本網頁下載，提供學術研究者評估測試使用。

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