【摘 要】
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利用自然语言处理技术处理文学文本是计算语言学领域近年来的热门话题.该文结合点态互信息量与频率阈值,自动发现中国古诗词汇.基于构建的诗歌词典,利用启发式的正向最大匹配
【机 构】
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复旦大学中国语言文学系,复旦大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472088)资助项目
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利用自然语言处理技术处理文学文本是计算语言学领域近年来的热门话题.该文结合点态互信息量与频率阈值,自动发现中国古诗词汇.基于构建的诗歌词典,利用启发式的正向最大匹配算法,对中国古诗作分词处理.采用主题模型对分词后的诗歌文本进行统计建模,并在此基础上进行了主题演变和诗人群体风格网络的探索性分析.基于全唐诗语料的实验结果表明：主题模型可以给出具有较好解释力的中国古诗统计模型,验证已有的文学史研究,并在传统的文本细读的研究范式之外,对中国诗学提供了全新视角的宏观刻画、描述与阐释.
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