诗词内容、绕口令、顺口溜模型建立的思考

对于诗词内容，分词方法可以基于以下几点来优化，以适应其独特的语言结构和语义需求：

• 基于固定词汇的分词：

因为诗词常包含特定词汇和成语，可以根据古汉语的词典或专门的诗词词汇表进行分词。比如，对于“白日依山尽，黄河入海流”，可以识别出“白日”、“黄河”、“入海”等常用词。 一些开源的古汉语词典可以帮助构建这种词汇表，确保诗词分词的准确性。

• 基于双字词的分词：

诗词中常见双字词，如“江水”、“长安”、“月夜”等，甚至虚词（如“之”、“乎”）也起到分词边界的作用。 可以通过双字窗口来识别句中双字结构，这对古诗词尤其有效，可以尽量避免拆分成单字的情况。

• 使用规则化分词：

诗词结构常具有对仗和对称性，因此可以根据句法结构拆分。如将一句诗按字数等分，四言、五言、七言分别作为固定长度单位处理，有助于保持句式结构。 例如，五言绝句每句五个字，可以按照两两或三两一组分词。对于七言律诗，则可以按三字、四字的结构分组。

• 引入拼音或音韵辅助分词：

诗词中常有押韵的需求，可以通过拼音或平仄韵律来辅助分词，确保韵脚的完整性。 在 n-gram 模型中加入音节或拼音信息，让模型在分词时考虑韵脚，如在“春眠不觉晓，处处闻啼鸟”中保留“晓”和“鸟”作为独立词。

• 语料清洗和调整：

可以使用正则表达式去除标点和空格，将原诗按行或句分割处理，保留原始格式；在一些特殊情况（如合并同义词）时，对诗句进行必要的替换调整，确保词频的准确性。