文献类型：期刊文章

作　　者：王博立[1] 史晓东[1,2,3] 苏劲松[4]

机构地区：[1]厦门大学智能科学与技术系,厦门361005 [2]厦门大学两岸关系和平发展协同创新中心,厦门361005 [3]福建省类脑计算技术及应用重点实验室,厦门361005 [4]厦门大学软件学院,厦门361005

出　　处：《北京大学学报（自然科学版）》

基　　金：教育部专项"简繁汉字智能转换系统";教育部博士点基金(20130121110040);国家科技支撑计划项目(2012BAH14F03);国家自然科学基金(61573294);CCF中文信息技术开放课题(CCF2015-01-01)资助

年　　份：2017

卷　　号：53

期　　号：2

起止页码：255-261

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种基于循环神经网络的古文自动断句方法。该方法采用基于GRU(gated recurrent unit)的双向循环神经网络进行古文断句。在解码过程中,该算法不仅利用神经网络输出的概率分布,还进一步引入状态转移概率和长度惩罚,以便提高断句准确率。在大规模古籍语料上的实验结果表明,所提方法能够取得比传统方法更高的断句F1值。

关 键 词：古汉语 断句 循环神经网络

分 类 号：TP391.1] TP183[计算机类]