【摘 要】
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本文基于机器学习的原理,用统计的规则实现一种对联自动应对策略。本文首先选取了适当的语料库,进行学习,统计出一阶情况下的横向和纵向特性,然后为了进行对比,分别选取了一
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本文基于机器学习的原理,用统计的规则实现一种对联自动应对策略。本文首先选取了适当的语料库,进行学习,统计出一阶情况下的横向和纵向特性,然后为了进行对比,分别选取了一阶马尔可夫模型与HMM（隐马模型）进行建模,构造出了对联应对系统。一阶马尔可夫模型只是考虑了上联的每个字与下联对应位置的字之间的关系,没有考虑下联字与字之间的关系,隐马模型则相应的考虑上联与下联的关系,以及下联前后字之间的关系,相对会使对联更通顺些。最后与微软对联一起,进行了相关的测试,结果表明隐马相对一阶马尔可夫要优化,但是和微软对联的差距很
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