基于深度神经网络的诗词检索_梁健楠1
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第
３４
卷
第
１２
期
２０２０
年
１２
月
中文信息学报
ＪＯＵＲＮＡＬ
ＯＦ
ＣＨＩＮＥＳＥ
ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ
Ｖｏｌ．３４
，
Ｎｏ．１２
Ｄｅｃ．
，
２０２０
文章编号
：
１００３
－
００７７
（
２０２０
）
１２
－
００８２
－
１０
基于深度神经网络的诗词检索
梁健楠
１
，
２
，
３
，
孙茂松
１
，
２
，
３
，
矣晓沅
１
，
２
，
３
（
１．
清华大学 计算机科学与技术系
，
北京
１０００８４
；
２．
清华大学 人工智能研究院
，
北京
１０００８４
；
３．
清华大学 智能技术与系统国家重点实验室
，
北京
１０００８４
）
摘
要
：
中国古典诗词是中国古典文学的代表之一
，
是中华传统文化的宝藏
，
源远流长
。
中国古典诗词研究是自然
语言处理方向的一项重要且富有意义的工作
。
随着人工智能的发展
，
人工神经网络在图像
、
文本等领域得到广泛
的应用
，
取得了显著的突破
，
给人工智能与中国古典诗词相结合提供了新的思路和方法
。
让机器去理解中国古典
诗词的韵律和意境是一项极具挑战的工作
，
其中
，
通过研究诗词的相似性来提升机器对诗词的理解这一研究课题
被赋予了更为重要的意义
。
诗词检索是对诗词内容做对比
，
查找出在语义和意境上相接近的诗词
，
这要求对整首
诗词的内容和意境有深入的理解
。
该文模型以数十万首古诗作为基础
，
利用循环神经网络
（
ＲＮＮ
）
自动学习古诗句
的语义表示
，
并设计了多种方法自动计算两首诗之间的关联性
，
以此计算两首诗词之间的语义距离
，
实现诗词的推
荐
。
自动评测和人工评测的实验结果都表明
，
该文模型能够生成质量较好的诗词检索结果
。
关键词
：
神经网络
；
中国古典诗词
；
诗词检索
中图分类号
：
ＴＰ３９１
文献标识码
：
Ａ
Ｎｅｕｒａｌ
Ｎｅｔｗｏｒｋ
－
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２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ
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３．Ｓｔａｔｅ
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Ａｂｓｔｒａｃｔ
：
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ｃｌａｓｓｉｃａｌ
ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ
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ｔｒｅａｓｕｒｅ
ｏｆ
Ｃｈｉｎｅｓｅ
ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ
ｃｕｌｔｕｒｅ．Ｐｏｅｔｒ
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ａｒｔｉｓｔｉｃ
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ｔｈｅ
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ｙ
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ｙ
ｒｅｔｒｉｅｖａｌ
收稿日期
：
２０１９
－
０９
－
０１
定稿日期
：
２０１９
－
１０
－
１９
基金项目
：
国家社会科学基金重大项目
（
１８ＺＤＡ２３８
）
０
引言
随着中国的崛起
，
中国古典文学受到越来越多
研究者的关注
。
其中
，
古诗词作为古典文学的代表
之一
，
深受人民的喜爱
。
目前
，
对中国古典诗词自动生成的研究逐渐成
为自然语言处理的研究热点
。
对诗词研究的最重要
一步是机器自动语义理解
。
计算机的诗词自动语义
理解需要理解其内部词语的关联
、
意象的使用等规
律
，
从而促使 人 们 对诗 词 创作 有 更为 直 观的 理 解
。
诗词中的意象搭配
、
字词搭配等
，
也可以辅助研究者
资源评论
