一种基于循环神经网络的古文断句方法.pdf

本文介绍了一种基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的古文断句方法，特别使用了门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的双向RNN结构。这种方法在解码阶段不仅考虑神经网络输出的概率分布，还引入了状态转移概率和长度惩罚机制，以提升断句的准确性。实验结果在大规模古籍语料上显示，这种方法相比传统方法能取得更高的断句F1值，对于理解和研究古代文献有着重要的作用。 古汉语作为中华文明的重要载体，其无标点的特点使得阅读和理解变得困难。古代的“句读”方式依赖于读者自身，但在现代，自动断句技术的应用可以帮助人们更轻松地阅读古籍，并为后续的古文处理任务（如分词）提供基础，对于古汉语研究、古籍整理和历史知识挖掘具有深远意义。 相关工作方面，黄建年等人曾提出过一种方法，但本文提出的基于GRU的双向RNN模型在处理古文断句问题时表现出更高的效率和准确性。GRU是RNN的一种变体，它解决了标准RNN在训练长期依赖时可能出现的梯度消失或爆炸问题。通过引入门控机制，GRU能够更好地捕获序列数据中的上下文信息，这对于处理具有复杂结构和语义的古文尤其有利。 在模型设计中，双向RNN结合了前向和后向的信息流，可以同时利用过去的和未来的上下文来预测当前的断句位置。状态转移概率的引入考虑了句子内部的结构和连贯性，而长度惩罚则避免了过长或过短的断句，有助于优化断句的合理性。 实验部分，研究人员在大量未断句的古籍语料上测试了该模型，通过比较传统方法和新方法的性能，证明了基于GRU的双向RNN在古文断句任务上的优越性。这一成果对于推动自然语言处理在古汉语领域的应用具有开创性，也为后续的研究提供了新的思路和技术支持。 这篇论文揭示了深度学习，特别是循环神经网络在解决古文断句问题上的潜力，为古籍数字化和学术研究提供了有力工具。随着计算能力的增强和更多古籍数据的可用，这类方法有望进一步优化，为理解和传承古代文化做出更大贡献。