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申请/专利权人：安阳师范学院
摘要：本发明属于甲骨文考释技术领域，具体公开了一种甲骨文计算机辅助考释方法及系统，方法包括以下步骤：S1，利用深度学习模型对甲骨文图像进行特征提取得到图像向量；S2，将释文文本转换成甲骨文的字向量；S3，构建多模态知识图谱，将甲骨文的图像向量与甲骨文的字向量映射到统一的语义空间；S4，构建甲骨文考释事件数据库，动态抽取考释过程的事件日志，自主挖掘发现可用于甲骨文考释的关键点；S5，以统一语义空间的向量相似度计算及关键点为甲骨文考释线索来辅助甲骨文考释。该方案将数据驱动、知识驱动及过程驱动进行融合以辅助甲骨文考释，实现了甲骨文研究的静态思维到动态思维转变，提出了一种全新的甲骨文考释方法。
主权项：1.一种甲骨文计算机辅助考释方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取现有的甲骨文图像，利用深度学习模型对所述甲骨文图像进行特征提取得到图像向量；通过深度学习模型自动对甲骨文图像进行特征提取、分类识别后得到图像特征，并在甲骨文大数据基础上，通过向量计算完成甲骨文专家较少干预的浅层任务；S2，获取现有的甲骨文对应的释文文本，将所述释文文本表示为甲骨文的字向量；S3，构建多模态知识图谱，将甲骨文的图像向量与甲骨文的字向量映射到统一的语义空间；S4，构建甲骨文考释事件数据库，动态抽取考释过程的事件日志，自主挖掘发现可用于甲骨文考释的关键点，实现甲骨文考释线索的自动推送；首先，整理历年来的甲骨文考释数据和考释成果，构建考释事件数据库，关注考释事件的时间节点和考释活动；然后，实现基于数据库的事件日志提取；最后，利用过程挖掘方法从日志中提取知识，用于发现、检测和改进考释过程；S5，以统一语义空间的向量相似度计算及关键点为甲骨文考释线索来辅助甲骨文考释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安阳师范学院 一种甲骨文计算机辅助考释方法及系统
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