电子技术与软件工程

2020, No.173(03) 166-167

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基于深度学习的古代汉语生成模型

黄石;林政;

摘要(Abstract):

本文主要探索了GPT-2模型在学习文言文特征方面的表现,主要以小数据集的文言文样本对GPT-2模型进行了训练、测试,并与LSTM、Sequencetosequence等其它方法生成的文言文进行了比较研究。结果表明构建四种不同模型,采用两种不同的生成方法进行样本生成,将所生成的样本进行随机选取,不同模型不同生成方法各保存两个样本,将样本保存并归类。生成样本评价表明GPT-2模型具有优越性。

关键词(KeyWords): GPT-2模型;文本生成;文言文;语言模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国传媒大学科研项目的研究成果之一,中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(项目编号:CUC2019B014)

作者(Author): 黄石;林政;

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