统计与规则结合的古文对联应对模型

摘要：

本文将古文对联规则区分为硬规则与软规则,用软规则指导建立对联应对的有向概率图模型,使用EM算法估计模型参数,在解的搜索过程中加入硬规则而完全实现对联的自动应对。实验结果表明，参数学习后的候选字列表由于去除了部分上下文的影响,比仅用频次统计的候选字列表更为合理，系统能够对训练语料库中工整与不工整的对联区分学习。

关键词： 汉字处理 古文对联应对模型 最大熵模型 数理语言学

作者: 张开旭 孙茂松

作者单位: 智能技术与系统国家重点实验室,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

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国学生计算语言学研讨会(SWCL-2008)

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 357-363

在线出版日期: 2008-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）