基于Capsule网络的甲骨文构件识别方法

• 作者: 林莉 蔡恒进 鲁绪正
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 甲骨文 甲骨文构件识别 卷积神经网络 Capsule网络 动态路由算法 迁移学习 多目标识别 图像识别
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 自然语言处理与理解
• 页码范围: 243-254
• 页数: 12页
• 分类号: TP319.4
• 字数: 8986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201904069

摘要

甲骨文作为中国最早的成形文字系统,具有重要的文化和学术价值.研究甲骨文构件和其构形系统是破译未识别的甲骨文的重要方向,但是甲骨文构件的标记工作只能由资深专家来完成,并且需要耗费大量时间和精力.针对这些问题,提出了一种基于Capsule网络和迁移学习的模型OracleNet,可以自动识别并标记甲骨文字形中包含的构件;同时,构建了包含标记的甲骨文字形和构件数据集,用于模型的训练和评估.实验结果显示,OracleNet模型对甲骨文构件的预测精确度达到了60％以上,其中Top5精确度达到了71.56％,验证了模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡恒进	武汉大学计算机学院	44	57	5.0	6.0
2	林莉	武汉大学计算机学院	21	64	3.0	7.0
3	鲁绪正	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0