基于深度学习的甲骨文分类算法研究

涂淳宁; 王贵; 田吉; 李汇嘉; 李婷

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基于深度学习的甲骨文分类算法研究

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传统的甲骨文识别由学者人工识别效率较低。为对未识别甲骨文字符进行预测,基于深度学习对甲骨文图像及语料进行研究。按照造字“六书”原则对字符图像分类,图像分类基于迁移学习及InceptionV3模型,实验综合分类准确度为77.3%。基于CBOW模型进行甲骨文语料分析,即利用语料特征词的前后两个词对特征词作预测并计算词向量间的余弦距离得到特征词的相似词。将图像与语料预测结果结合后根据数据库中的字符属性对未识别字符的词性及其它特征作预测。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2021年第26期|67-72|共6页
作者
涂淳宁; 王贵; 田吉; 李汇嘉; 李婷;
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作者单位

浙江大学城市学院计算机与计算科学学院;

杭州310015;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
甲骨文; 深度学习; 图像分类; CBOW模型;

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