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统计与规则相结合的古文对联应对模型

《中文信息学报》2009年 第1期 | 张开旭 孙茂松   清华信息科学与技术国家实验室(筹) 清华大学计算机科学与技术系 北京100084
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摘 要:该文将古文对联规则区分为硬规则与软规则,将软规则区分为字相对与上下文相对。并在软规则指导下建立对联应对的有向概率图模型,使用EM(Expectation—Maximization)算法估计模型参数,在求解的搜索过程中加入硬规则,从而给出了一种完整的对联自动应对方法。实验结果表明参数学习后的候选字列表由于一定程度上不考虑上下文相对的影响,比仅用频次统计的候选字列表更为合理。该方法还能够对训练语料库中工整与不工整的对联区分学习。基于该方法所实现的古文对联应对程序达到了一定水平。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)
【关键词】 计算机应用 中文信息处理 对联应对 最大熵马尔可夫模型
【出 处】 《中文信息学报》2009年 第1期 100-105页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库