如何通过python NLP软件包（spaCy或NLTK）检测句子重音？

Question

我们可以使用spaCy或NLTK等常见的NLP包来检测sentence stress（某些单词的重音或句子中单词之间的停顿吗？

我们如何使用spaCy或NLTK从结构词中分辨出内容词？

由于所有NLP程序都检测到依赖性，因此应该有可能确定自然语音中哪些单词受重音。

Answer 1

我假设您没有特殊的训练数据集，其中包含带有要强调的单词标记数据。因此，我想最简单的方法是假设，重音词都是相同的词性。我想名词和动词将是一个好的开始，例如不包括情态动词。NLTK随附PoS-Taggers。

但是由于自然语言在很大程度上取决于语境，因此对于人类来说，也很难为句子中要强调的内容确定单一的解决方案。

Answer 2

我不认为NLTK或spacy直接支持这一点。当然，您可以使用任何一种工具找到内容词，但这只是图片的一部分。您想寻找与韵律或语调相关的软件，可以将其作为文本语音转换系统的组成部分。

[这是一篇最近发表的研究论文，其中的代码可能是一个不错的起点：https://github.com/Helsinki-NLP/prosody/。带注释的数据和引用可能很有用，即使代码可能不完全是您要寻找的那种方法。