基于专利数据的甲骨文信息处理技术研究

为帮助破译甲骨字,本文从专利数据角度对甲骨文信息处理技术进行研究。首先采用合享新创专利数据库,从专利申请量、技术热点、主要发明人和申请人类型、法律及运营等角度,对甲骨文信息处理技术的有关专利进行综合分析,为甲骨文信息处理研究提供有价值的专利情报参考和提升对策。

基于语义构件的甲骨文模糊字形的识别方法

针对殷墟甲骨文字整理过程中大量模糊字形难以识别的问题,提出了一种基于语境的统计分析和Hopfield网络相结合的模糊匹配识别方法。该方法利用语境分析生成的候选字库得到对应的甲骨文语义构件向量,然后结合基于Hopfield网络的识别结果计算待识别的甲骨文模糊字的匹配度,根据匹配度确定目标甲骨字。实验表明,该方法对部分甲骨拓片的模糊甲骨字识别效果较好。

基于本体的甲骨文专业文档语义标注方法

在甲骨文领域本体语义环境的基础上,提出一种针对甲骨文卜辞这种特殊结构的文档进行语义标注的方法。为提高标注的准确率,分析甲骨文特有的特征,并针对这种特殊的文档提出一系列规则。该方法首先对甲骨片上的卜辞信息进行分解,然后在甲骨文本体知识的指导下进行概念抽取。对于每个具体的实例概念在本体知识库中寻找其语义环境信息。按照所提出的规则分别计算这些信息与具体一条卜辞的重要度,最后以三元组的形式把标注信息存放于标注库中。实验结果表示,该方法依据领域本体的语义环境大大提高了标注的准确率。

甲骨文自由笔画输入法

甲骨文信息的数字化需要输入法的支持,已有甲骨文输入法的研究思路还存在可改进之处。从笔画的层面对甲骨文字形进行系统性的笔画分析,提出了一种基于笔画分析的编码方案,并进行了编程实现。运行结果显示该思路可行,可为甲骨文研究者提供方便的输入接口。

基于XML语言甲骨文语料库元数据抽取的研究

计算机辅助甲骨文考释首先要解决的是以统一的数据形式来管理甲骨文信息,文中提出了一种基于XML语言的元数据抽取方法,提出了将抽取出的元数据存放到元数据库中,使用视图对元数据库进行动态地增加或删除,来弥补元数据抽取不全或错误的现象。同时通过XML Schema文档检测保存的元数据的语法格式,为以后映射到甲骨文语料库中做了语法的检测。该方法为甲骨文语料库的建设提出了一种新方案,也为后期语料信息语义化和专家系统推理打下了基础。

国内甲骨文研究热点、主题聚类及研究状况分析——基于共词和社会网络分析视角

为客观反映我国近20年甲骨文领域的研究状况,以CNKI收录的甲骨文研究的期刊论文为研究对象,采用共词分析方法,从整体网、群体和成员3个维度分析共词网络,识别甲骨文研究热点;采用社会网络分析方法划分出5个凝聚子群,通过多维尺度分析验证子群的合理性,在该领域研究人员帮助下归纳研究主题,并运用战略坐标图分析研究主题的发展现状.研究发现,甲骨文研究热点词基本上与子群2重叠,子群2以古文字形体构造为研究主题,处于甲骨文研究领域的核心,研究趋于成熟,理论体系完善,为子群1的殷商甲骨文研究提供了方法和技术支持;甲骨文书法研究、考释和大辛庄甲骨文研究、古文字起源演变研究,这3个研究主题处于边缘且不太成熟.

甲骨文领域语义词典的构建研究

随着甲骨文数字化研究的不断深入,建立综合的甲骨文语义知识库已成为当前甲骨文研究的迫切要求,而语义词典则是构建语义知识库的基础。本文从甲骨文语言自身特点出发,首先明确甲骨文语义分析原则,给出了甲骨文语义分类体系;然后按照配价原则描述对应的语义属性及语义搭配;最后构造一个半自动化的甲骨文语义词典生成系统,以期更好地服务于甲骨学研究。

基于构件的甲骨文字编码器设计与实现

甲骨文是我国迄今为止发现的最古老的较成熟的系统文字,数字化甲骨文具有重要的现实意义。本文首先阐述了甲骨文构件,以及构拆件分的重要意义;接着介绍了如何把甲骨文字拆分成树形结构的构件树;最后介绍了使用.NET实现了甲骨文字构件拆分器,并对拆分好的文字进行了编码。

基于Python的甲骨文摹本半自动生成系统的设计与实现

当前大量甲骨文摹本的制作生成依靠甲骨文专家手工完成,制作过程要求精准,耗时较长。文章设计的基于Python的甲骨文摹本半自动生成系统,首先,利用轮廓检测算法对预处理过甲骨拓片图像提取甲骨拓片边缘轮廓;其次,通过摹本与轮廓的间距和文字选框的位置精确定位出文字在摹本中的位置;然后,调用甲骨文部首输入法选定甲骨字;最后,计算字库中文字图片与选框之间的比例尺,依据比例尺确定摹本中字形的轮廓大小。实验结果表明,该系统的研发改变了一直以来全手工制作摹本的模式,大大提高了整个摹本制作流程的效率,同时生成的摹本图像更加精准,可广泛应用于古文字研究和古文献的出版发行领域。

面向拓片信息的甲骨字网络构建与分析

未识甲骨字的考释是甲骨文研究最重要的内容,也是历史学家和计算机学家研究甲骨文遇到的最大瓶颈。甲骨文研究积累的数据已体现出海量化和系统化。因此,该文以甲骨文拓片为基础数据,通过建模定义甲骨字之间的距离,进而构建甲骨字网络。在此网络之上,分析网络的度分布、局部连接比率、聚类系数、模块度等相关特性。结果表明:构建的甲骨字网络不仅能充分反映甲骨文系统的单音节词多和复音节词少的古文字特征,而且能捕捉甲骨文拓片的语义单元,并具有很强的模块特性。该文构建的网络及其特性可为历史学家和网络甲骨学家揭示未知甲骨字的语义提供新的数据和理论基础。

基于DeepLabV3+的甲骨拓片图像文字分割方法

为将甲骨拓片中的文字和背景有效分割,提出一种基于深度可分离卷积网络DeepLabV3+的甲骨文拓片图像文字分割方法,实验使用了包含9800张甲骨文拓片图像的数据集进行训练和测试。结果表明,提出的方法在进行甲骨文拓片文字分割时具有较高的准确率,能为甲骨文字的识别、甲骨图片的缀合等提供一定的基础数据。

基于JPPF的分布式并行检索系统研究

为解决传统串行检索方式在面对海量数据进行处理和查询时效率低下的问题,提出基于JPPF的分布式并行检索策略。JPPF是一种基于Java的功能强大的并行处理框架,其并行环境易于搭建、简单实用。通过分析JPPF的框架结构和分布式工作流程,利用其在执行队列管理及负载均衡方面的优势,设计和实现了一个基于JPPF的检索系统。采用对比实验的方法,以数据库查询为例,比较了串行检索和JPPF并行检索的效率。实验结果表明在数据规模较大的情况下,JPPF并行方式较之串行方式可以显著提高检索效率。

基于刻辞网络关联度的甲骨字考释难度量化方法

为了提高未解读甲骨字考释研究的效率,提出了一种未解读甲骨字考释难度量化方法,可帮助研究者优先选择出难度较低的甲骨字进行针对性研究,避免在考释难度极大的甲骨字上做大量无用功。先把所有甲骨刻辞构建为一个庞大的甲骨刻辞网络;再通过网络节点间的关联关系,计算出未解读甲骨字和已解读甲骨字之间关联关系;计算结果可以作为未解读甲骨字考释难度的量化数据;并通过实验验证了方法的有效性。

甲骨拓片图像的目标自动定位算法

为了解决当前图像目标定位算法难以自动定位发生形变的目标,且定位时间耗时长等不足,提出一种基于稀疏活动轮廓模型的甲骨拓片图像的目标自动定位算法.对甲骨拓片图像进行分块,对每一块进行形状估计,在目标形状估计约束下,利用共同勾画算法学习图像目标轮廓模型,在待定位图中扫描出与模型匹配数值最高的区域,将其作为定位结果,利用基于距离约束的霍夫变换,精确定位结果.实验结果表明,所提算法可以有效克图像目标尺度变化大的问题,提高了目标自动定位精度,减少了定位耗时.

甲骨刻辞词性标注语料库系统设计与实现

使用计算机辅助甲骨学研究,建设甲骨刻辞词性标注语料库是必不可少的一项基础性工程。现在还没有现成的甲骨刻辞词性标注语料库,因此,有必要设计和实现甲骨刻辞词性标注语料库系统。这个标注系统结合人工标注、机器标注和人工审核,循环作业,快速、高效地建设甲骨刻辞语料库。

使用机械分词与特征扫描实现对甲骨卜辞的切分

依据甲骨文语法及甲骨文词典对甲骨卜辞进行切分,是建立甲骨文语料库实现计算机辅助甲骨文考释的前提和基础.针对甲骨卜辞的切分,采用机械分词与特征扫描相结合的中文分词技术对200条比较完整的卜辞进行切分实验,将只使用机械分词和结合了特征扫描的两种方法进行比较.结果表明,采用机械分词与特征扫描相结合,实现甲骨卜辞的切分的正确率和效率都较高.

基于造字机理的甲骨字生成技术研究

由于甲骨文的特殊性,字库的形式并不适合甲骨文。提出了基于造字机理的甲骨字自动生成的方法。该方法首先研究了甲骨字的造字原理和认知心理学的原型匹配理论,依据点集拓扑学理论建立甲骨字的自动生成数学模型,设计出甲骨文智能造字的系统结构和框架;其次研究甲骨字的结构、笔画和构件的建模方法,提出了基于语义构件及其空间位置的甲骨字计算模型;最后通过定义甲骨字的基本笔元、组合笔元和扩展笔元来表示甲骨字构件的结构,以空间变换向量实现语义构件的组合,从而得到新的甲骨文字符。该方法为甲骨文的考释、分类、检索和编码打下基础,也为当前甲骨文智能文字系统奠定坚实的理论基础。

网络驱动的未识甲骨字特性及场景语义预测

甲骨学的研究具有重要的文化价值和传承意义,可以极大提高国家的文化自信。未识甲骨字的语义预测是甲骨学研究中最主要的问题,也是传统甲骨学研究中最棘手的问题。现有的计算机技术辅助研究方法无法预测未识甲骨字的语义。利用复杂网络对甲骨文进行了抽象和理解,并对未识甲骨字的场景语义进行预测。首先,以甲骨拓片为基础数据,通过建模构建甲骨字网络;其次,在甲骨字网络之上,分析未识甲骨字的重要性、信息丰富度、闭合性等特性,为预测未识甲骨字的场景语义提供理论依据;最后,根据网络特性和甲骨拓片的上下文语境预测未识甲骨字的场景语义。构建的未识甲骨字特性体系以及预测未识甲骨字的场景语义思路为破译其他未识甲骨字的语义奠定了基础,有助于推动甲骨文考释的进程。

基于MapReduce的Apriori前后项约束关联规则改进算法

针对经典的Apriori算法依赖内存,只适用于小规模数据集,在面对海量数据集时显得无能为力以及该算法没有考虑用户的需求情况等问题,提出了基于MapReduce的Apriori前后项约束关联规则改进算法.该方法首先对经典Apriori算法挖掘过程进行了改进,加入了用户的前后项约束规则,使得在挖掘过程中剪枝的程度更大并且获取到更加精准的规则.然后利用云计算的MapReduce编程技术,对改进的Apriori算法的各个步骤并行化.实验结果表明,改进的算法在处理不同的数据集时有一定的优势,然后经过MapReduce模型并行化后,提高了对海量数据的处理能力和效率,并且具有良好的扩展性.

基于可信计算的网络通信协议研究

在各个行业日常贸易和人们之间的交易中,人们对互联网越来越依赖,相应地,对网络数据安全性要求越来越高。但是,由于网络通信协议和完整性报告协议存在着缺陷,致使数据传输过程中易受重播攻击或冒名攻击,而目前的解决方案也存在较大缺陷。基于此,本文对易受恶意攻击的原因进行深入分析,提出了安全的通信和验证协议。安全性分析表明,该方案能抵御冒名攻击和重播攻击。