基于多视角学习的甲骨卜辞语义网络融合方法与应用研究
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甲骨文中同体字、异体字十分常见,且载体多有残断,能够有效利用的材料较少,这在一定程度上制约了甲骨学的发展。作者在研究甲骨文字形构造、卜辞文本特征的基础上,依据信息计量学、复杂网络、机器学习中语义网络构建理论,提出了卜辞、甲骨字的多视角表示、模型构建与融合方法;在应用层面,提出了两种卜辞主题分析与可视化方法,并对未来甲骨文研究的方向进行了展望。
马园园,男,博士,主要研究领域:机器学习、复杂网络、生物信息学等。目前就职于安阳师范学院计算机与信息工程学院,从事信息分析、信息组织与检索教学、科研等工作。近3年来,在国际主流会议和期刊上发表论文8篇,担任多个国际SCI期刊审稿人。
第1章 绪论1.1 研究背景与研究意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义1.2 研究对象与研究材料1.3 研究内容与组织结构 1.3.1 研究内容 1.3.2 组织结构第2章 甲骨卜辞语义研究概况2.1 甲骨卜辞语义研究现状2.2 甲骨卜辞语义研究的特点2.3 甲骨卜辞语义研究的意义2.4 甲骨卜辞语义研究存在的问题2.5 甲骨卜辞语义研究的热点和趋势2.6 本章小结第3章 多视角学习及其在甲骨文研究中的应用3.1 多视角学习算法 3.1.1 协同训练 3.1.2 多核学习 3.1.3 子空间学习3.2 甲骨卜辞的多视角表示 3.2.1 卜辞搜集 3.2.2 卜辞切分 3.2.3 卜辞特征提取及向量化表示 3.2.4 卜辞数据的多视角表示3.3 多视角学习在甲骨卜辞研究中的应用探析 3.3.1 卜辞主题聚类与可视化研究 3.3.2 残辞拟补及辅助甲骨文考释3.4 本章小结第4章 甲骨文语义网络融合与应用4.1 甲骨文语义网络构建准则与出发点 4.1.1 基于字形轮廓的甲骨文语义网络 4.1.2 基于构件的甲骨文语义网络 4.1.3 其他视角下的甲骨文语义网络4.2 甲骨文语义网络融合模型 4.2.1 甲骨文语义网络融合原则 4.2.2 网络融合相关方法 4.2.3 甲骨文语义网络融合方法4.3 甲骨文语义网络挖掘与应用 4.3.1 相关工作 4.3.2 卜辞语义网络构建 4.3.3 基于:Hybrid矩阵分解的卜辞文本主题聚类模型 4.3.4 实验结果与分析 4.3.5 结语4.4 本章小结第5章 总结与展望5.1 工作总结5.2 研究展望附录参考文献