语境和构形网络驱动的未识甲骨字场景语义预测

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61806007
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0606.自然语言处理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Research of oracle bone inscriptions has significant meanings of culture and inheritance. Predicting semantics of unknown oracle characters is a foremost topic, and is also the biggest bottleneck for computer oracle scientists. Modeling of the issue as mining module structure in complex network can effective predict semantics of unknown oracle characters. In this project, we will construct and combine context and configuration networks using oracle bone rubbings and shapes of oracle characters, and then reveal unknown scene semantic by mining modules in constructed networks. First, we will construct context network based on collected oracle bone rubbings; second, employing key components and relationships among them, a configuration network will be built; and then, the context and configuration networks are integrate into a network by similarity network fusion method; finally, a module detection method is proposed to mine modules in the integrated network, and the unknown scene semantics are predicted by the feature of module in which nodes have the same property. The predicted scene semantics of unknown oracle characters can provide historians and computer oracle scientists with new research approach and data.
甲骨文的研究具有重要的文化价值和传承意义。未识甲骨字语义的预测是甲骨文研究中最为重要的问题,也是计算甲骨学家研究甲骨文遇到的最大瓶颈。利用复杂网络及其模块结构属性可以有效促进未识甲骨字语义的预测。本项目拟以甲骨拓片和甲骨字形为研究对象,通过构建并融合甲骨字语境和构形网络,并结合模块结构识别算法预测未识甲骨字的场景语义。首先,根据整理的甲骨拓片数据,通过建模构建甲骨字语境网络;其次,通过拆分甲骨字的构件及相互关系建立构形网络;然后,利用相似网络融合方法整合甲骨字语境和构形网络;最后,设计模块结构识别算法挖掘网络中的模块,根据同一模块中的甲骨字描述同一场景的特征预测未识甲骨字的场景语义。本项目预测的未知甲骨字场景语义可为历史学家和计算甲骨学家提供崭新的研究思路和数据支持。

结项摘要

甲骨文研究对提高国家文化自信和传承优秀文化具有重要价值。未识甲骨字的语义预测是甲骨学研究中最重要的问题。传统的未识甲骨字语义预测方法进展缓慢,设计语义预测新方法已迫在眉睫。本项目以甲骨拓片和甲骨字形为基础数据,利用网络抽象甲骨字在拓片中的语境关系及甲骨字在构形上的字形关系,进而构建甲骨字语境和构形网络。在甲骨字语境和构形网络之上,首先研究了网络的度、网络直径、平均路径、平均度、聚类系数、介数中心性等特性;然后利用模块识别算法挖掘网络模块;最后通过甲骨字闭合系数并结合上下文语境预测未识甲骨字的场景语义。本项目的研究成果对甲骨学的发展具有重要意义:第一,甲骨文也具有成熟文字系统的特性,可利用计算机技术解决甲骨学问题;第二,同一网络模块中的甲骨字具有相似语义,此现象为计算机技术预测未识甲骨字的语义提供了理论基础;第三,项目提出的网络驱动的未识甲骨字场景语义预测方法可为破译精准语义提供新的研究思路。此外,项目还建设了甲骨文大数据平台(http://jgw.aynu.edu.cn/),该平台可为人们研究甲骨文提供丰富的数据资源。

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Multi-scale View Reveals Easily Detectable Community in Complex Networks
多尺度视图揭示复杂网络中易于检测的社区
  • DOI:
    10.18280/isi.240304
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
    Ingénierie des Systèmes d'Information
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qingju Jiao;Yuanyuan Jin
  • 通讯作者:
    Yuanyuan Jin
Selection of Significant Community Structure Based on Network Partition-based Cluster
基于网络分区聚类的显着社区结构选择
  • DOI:
    10.18280/jesa.520105
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Journal Europeen des Systemes Automatises
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qingju Jiao;Yuanyuan Jin
  • 通讯作者:
    Yuanyuan Jin
模块结构驱动的甲骨字场景预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    河南科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    金园园;焦清局
  • 通讯作者:
    焦清局
网络驱动的未识甲骨字特性及场景语义预测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    浙江大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    焦清局;刘永革;仇利萍;金园园;熊晶;刘国英;高峰
  • 通讯作者:
    高峰
计算机技术驱动的未识甲骨字考释研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    殷都学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    焦清局;刘国英
  • 通讯作者:
    刘国英

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其他文献

甲骨文著录综合信息化系统设计与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    信息技术与信息化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    熊晶;焦清局;史小松
  • 通讯作者:
    史小松
面向拓片信息的甲骨字网络构建与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中文信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    焦清局;高峰;金园园;熊晶;刘永革
  • 通讯作者:
    刘永革

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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