文档名：基于深度神经网络的诗词检索
中国古典诗歌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.中国古典诗歌的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歌相结合提供了新的思路和方法.让机器去理解中国古典诗歌的韵律和意境是一件极具挑战的工作,其中,通过研究诗歌的相似性来提升机器对诗歌的理解这一研究课题被赋予了更为重要的意义.诗歌检索是对诗歌之间内容作对比,查找出在语义和意境上相接近的诗歌,这要求对整首诗歌的内容和意境有深入的理解.本文模型以数十万首古人诗作为基础,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关联性来计算两首诗歌之间的语义距离,实现诗歌的推荐.自动评测和人工评测的实验结果都表明,本文模型能够生成质量较好的诗歌检索结果.
作者：梁健楠 孙茂松 矣晓沅
作者单位：清华大学计算机科学与技术系,北京,100084清华大学人工智能研究院,北京,100084清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
母体文献：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会论文集
会议名称：第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
会议时间：2019年10月18日
会议地点：昆明
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：TP3TP1
关键词：诗词检索 相似性 语义表示 循环神经网络
在线出版日期：2021年8月24日
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