Stress is another important languag

Stress is another important language-specific suprasegmental feature.
For Thai monosyllabic words, all content words are strongly stressed while all grammatical words are weakly stressed unless reinforced by emphasis. Thai polysyllabic words, however, have variable syllable-stress patterns such as (LL’), (LO’), (O’O’), and (O’L’) for bi-syllabic words, where L and O represent linking and non-linking syllables, and the symbol (’) is a stress marker given behind a stressed syllable. The linking syllable is a syllable having a vowel /a/ and a glottal stop. Thubthong et al. (2001a) investigated detecting stressed syllables in Thai polysyllabic words. Prosodic features, related to F0, duration, and energy, were calculated for different speech units including vowel, syllable, and rhyme units. An artificial neural network was used as the classifier. The model based on rhyme units achieved the best accuracy; an 84% stress detection rate. In Thai, there exist many homographs, which can often be distinguished only by context and/or stress. This is similar to some words in English, such as ‘‘present’’, which is pronounced with two different stress patterns, where each carries a different meaning. An analysis and modeling of stress in Thai phrases was carried out by Potisuk et al. (1996a). Acoustic parameters such as syllable rhyme-duration, F0, and energy were used to construct a Bayesian classifier, which achieved a 96% detection accuracy. The obtained prosodic constraints were
additionally incorporated in a syntactic parser based on a constraint dependency grammar (CDG) for Thai (Potisuk and Harper, 1996b).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความเครียดเป็นคุณลักษณะสำคัญ suprasegmental เฉพาะภาษาอื่น คำไทย monosyllabic คำเนื้อหาทั้งหมดจะขอเน้นในขณะที่คำไวยากรณ์ทั้งหมดสูญเน้นถ้าเสริม โดยเน้นการ ไทยคำ polysyllabic อย่างไรก็ตาม มีเสียง-ความเครียดตัวแปรรูปแบบเช่น (จะ '), (หล่อ '), (O'O') และ (O'L') สำหรับคำเน้นพยางค์ bi ที่ L และ O แทนพยางค์เชื่อมโยง และไม่เชื่อมโยง และสัญลักษณ์ (') เป็นเครื่องหมายของความเครียดให้อยู่เบื้องหลังเสียงเครียด เสียงเชื่อมโยงเป็นตัวสะกดเป็นสระ /a/ และกักตัว Thubthong et al. (2001a) สอบสวนตรวจเน้นพยางค์ในคำไทย polysyllabic คุณลักษณะ prosodic, F0 ระยะเวลา และ พลังงาน ถูกคำนวณสำหรับสระ พยางค์ และสัมผัสหน่วยหน่วยเสียงแตกต่างกัน มีใช้เป็นโครงข่ายประสาทเทียมเป็น classifier ที่ แบบตามหน่วยสัมผัสได้แม่นยำที่สุด อัตราการตรวจหาความเครียด 84% ภาษาไทย มีหลาย homographs ซึ่งมักจะแตกต่างเฉพาะตามบริบทหรือความเครียด คล้ายกับคำในภาษาอังกฤษ เช่น ''ปัจจุบัน '', จะออกเสียง ด้วยความเครียดแตกต่างกันสองรูปแบบ ที่แต่ละดำเนินการความหมายที่แตกต่างกัน อยู่ การวิเคราะห์และโมเดลของความเครียดในวลีไทยได้ดำเนินการโดย Potisuk et al. (1996a) มีใช้พารามิเตอร์ระดับเช่นพยางค์สัมผัสระยะเวลา F0 และพลังงานสร้าง classifier ทฤษฎี ซึ่งประสบความสำเร็จเป็น 96% ตรวจสอบความถูกต้อง มีข้อจำกัด prosodic ได้รับadditionally incorporated in a syntactic parser based on a constraint dependency grammar (CDG) for Thai (Potisuk and Harper, 1996b).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความเครียดเป็นอีกหนึ่งภาษาเฉพาะคุณลักษณะที่สำคัญเหนือหน่วย.
สำหรับคำพยางค์เดียวไทยคำเนื้อหาทั้งหมดจะขอเน้นในขณะที่คำไวยากรณ์ทั้งหมดจะเน้นที่ไม่ค่อยเว้นแต่เสริมด้วยการเน้น คำหลายพยางค์ไทย แต่มีรูปแบบความเครียดพยางค์ตัวแปรเช่น (LL '), (LO'), (O'O ') และ (O'L') สำหรับคำสองพยางค์ที่ L และ O เป็นตัวแทนของการเชื่อมโยง และไม่เชื่อมโยงพยางค์และสัญลักษณ์ (') เป็นเครื่องหมายที่ได้รับความเครียดที่อยู่เบื้องหลังพยางค์เครียด พยางค์เชื่อมโยงเป็นพยางค์ที่มีสระ / a / และสายเสียงหยุด Thubthong et al, (2001a) ตรวจสอบการตรวจสอบเน้นพยางค์ในคำหลายพยางค์ไทย คุณสมบัติฉันทลักษณ์ที่เกี่ยวข้องกับ F0 ระยะเวลาและพลังงานจะถูกคำนวณสำหรับหน่วยเสียงที่แตกต่างกันรวมทั้งสระพยางค์และหน่วยสัมผัส เครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้เป็นลักษณนาม รูปแบบขึ้นอยู่กับหน่วยสัมผัสประสบความสำเร็จในความถูกต้องดีที่สุด อัตราการตรวจจับความเครียด 84% ในไทยมีอยู่หลาย homographs ซึ่งมักจะประสบความสำเร็จโดยเฉพาะบริบทและ / หรือความเครียด นี้จะคล้ายกับคำบางคำในภาษาอังกฤษเช่น '' ปัจจุบัน '' ซึ่งเป็นที่เด่นชัดที่มีสองรูปแบบที่แตกต่างกันความเครียดซึ่งแต่ละดำเนินการหมายที่แตกต่าง การวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองของความเครียดในวลีที่ไทยได้ดำเนินการโดย Potisuk et al, (1996a) พารามิเตอร์อะคูสติกเช่นพยางค์สัมผัส-ระยะเวลา F0 และพลังงานถูกนำมาใช้ในการสร้างลักษณนามเบย์ซึ่งประสบความสำเร็จ 96% การตรวจสอบความถูกต้อง ที่ได้รับข้อ จำกัด
ฉันทลักษณ์ถูกจัดตั้งขึ้นนอกจากนี้ในตัวแยกวิเคราะห์ประโยคอยู่บนพื้นฐานของการพึ่งพาจำกัด ไวยากรณ์ (CDG) ไทย (Potisuk และฮาร์เปอร์, 1996b)