计算机软件及计算机应用 自动化技术 中国文学 基于深度学习的多策略增强对联自动生成方法 标题: 基于深度学习的多策略增强对联自动生成方法作者: 白钰卓,孙茂松第一作者: 白钰卓机构: 清华大学计算机科学与技术系期刊: 数字人文发表日期: 2023-03-31论文摘要: 对联是中华民族宝贵的文化遗产之一，但复杂的对仗规则使其具有较高的创作难度。文章着眼于高质量对联的自动生成，从形式与意义两方面分析了高质量对联需要满足的关键特质，并定义了相应的衡量方式。在此基础上，文章使用Transformer这一编码器—解码器结构模型实现对联生成，并提出了四种策略来满足高质量对联的关键特质。首先，在训练方面，我们通过引入双向生成训练，让模型可以更充分地从现存数据中捕捉对仗及语义知识。其次，在话题可控性方面，我们通过构建对联话题模型实现话题可控的对联生成。此后，在语义方面，我们将古诗词语料中的非对仗部分作为补充语料引入创作联生成中，增加语义丰富性。最后，在采样方面，我们利用高频随机化核采样提升生成结果的新颖性。我们针对通顺度、对仗性、丰富性等特质进行了相关实验，并给出了相应的对联生成样例，证明了四种策略从不同角度提升了对联的质量，同时四种策略在结合使用时更可以优势互补，获得更好的效果。关键词: 对联生成; 核采样; 自然语言处理; 话题模型知网阅读链接: 点击跳转
