我院汉语国际教育专业刘兴均教授与成都大学文学与新闻传播学院张程博士合作的学术论文：” Feature Extraction of Ancient Chinese Characters Based on Convolution Network and Big Data Analysis” 在美国Computational Intelligence and Neuroscience （SCI三区刊物）(Volume 2021, Article ID 2491116, 10 pages)上发表。该论文运用神经网络和数据挖掘的理论架构来对古汉字特征进行深度分析，讨论深度卷积神经网络的结构模型、池化过程、网络训练是否优于传统的机器学习算法。结果表明，运用这种算法对明代牌匾中汉字的准确率和召回率分别达到81.38%和81.31%的峰值；当训练样本数增加到50时，MFA的识别率为99.72%，远高于其他算法。表明基于深度卷积神经网络和大数据分析的算法性能优异，能够有效识别不同朝代、不同样本量、不同干扰因素下的汉字，可为古汉语文字的提取提供有力的参考。该文与刘兴均教授主持的国家社科基金项目“商周金文名物词研究”（(19BYY157)直接相关，亦为该项目的前期成果之一。张程博士也是该项目的校外合作成员。
汉语国际教育供稿
CONTENT END
