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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。