深度学习驱动的古汉语自动断句与标点平台研究

"面向海量典籍文本的深度学习自动断句与标点平台构建研究" 本文主要探讨了在古汉语典籍文本处理中的一个重要问题——自动断句与标点，并研究了构建一个基于深度学习的平台来解决这个问题。古汉语文本由于历史习惯往往未加标点和断句，这为现代学者理解和利用这些珍贵资料带来了挑战。随着网络时代的到来，大量古汉语典籍已实现数字化，但缺乏有效的标注使得信息检索和研究效率大打折扣。 在现有研究的基础上，作者提到了多种自然语言处理（NLP）技术的应用。例如，陈天莹等人利用n-gram模型，通过考虑上下文信息来预测句子边界，缓解数据稀疏问题。黄建年等人则结合词汇和句法信息探索农业古籍的断句和标点模式。张开旭等采用了条件随机场（CRF）模型，并引入互信息和t-测试差作为特征，张合等人设计了六字位标记集，利用层叠CRF模型提升断句和标点的准确性。王博立等人则运用门控循环单元（GRU）的双向循环神经网络，取得了比传统方法更优的断句效果。 这些研究显示了统计学习模型和深度学习在古文自动断句与标点方面的潜力，但仍然存在改进空间。鉴于深度神经网络在语义理解上的优势，文章提出了构建基于《四库全书》等海量古籍语料库的系统，设计适合古文特征的五字位标记集，并通过训练和优化层叠式深度学习模型，旨在实现更精确的自动断句和标点功能。 这样的平台不仅能够极大地提高古汉语典籍的可读性和利用率，而且有助于进一步推动基于子字段的全文检索技术发展。通过深度学习模型，系统可以学习到古汉语的语义规则和上下文关联，从而减少对人工干预的依赖，提高处理效率，为学术研究和古籍数字化工作带来便利。 这篇研究聚焦于利用深度学习技术解决古汉语文本的自动断句和标点问题，通过构建大规模的语料库和设计适应古汉语特性的模型，有望提升古文处理的自动化程度，推动古汉语研究的进步。