提出一种基于循环神经网络的古文自动断句方法。该方法采用基于GRU (gated recurrent unit)的双向循环神经网络进行古文断句。在解码过程中, 该算法不仅利用神经网络输出的概率分布, 还进一步引入状态转移概率和长度惩罚, 以便提高断句准确率。在大规模古籍语料上的实验结果表明, 所提方法能够取得比传统方法更高的断句F1值。
