基于机器学习的古典诗词作者的判别研究

主要基于机器学习的NaveBaye等方法,对诗词文本采用向量空间模型来表示,首次提出了中国古代诗人李白和杜甫作品判别计算模型,并采用了信息增益作为特征选择的依据,结合爬山法完善了计算模型,该模型已经在精典语料《全唐诗》的机器学习基础上得到实现,获得较好的诗人作品判别效果,准确度可达到98.3%,该方法已成功地推广到古典诗词的风格流派的机器判别上[1],准确度达到88.5%。本文提出了古典诗词研究的技术方向。