【摘 要】
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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。
【机 构】
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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
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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。
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