我院漢語國際教育專業劉興均教授與成都大學文學與新聞傳播學院張程博士合作的學術論文：” Feature Extraction of Ancient Chinese Characters Based on Convolution Network and Big Data Analysis” 在美國Computational Intelligence and Neuroscience （SCI三區刊物）(Volume 2021, Article ID 2491116, 10 pages)上發表。該論文運用神經網絡和數據挖掘的理論架構來對古漢字特征進行深度分析，讨論深度卷積神經網絡的結構模型、池化過程、網絡訓練是否優于傳統的機器學習算法。結果表明，運用這種算法對明代牌匾中漢字的準确率和召回率分别達到81.38%和81.31%的峰值；當訓練樣本數增加到50時，MFA的識别率為99.72%，遠高于其他算法。表明基于深度卷積神經網絡和大數據分析的算法性能優異，能夠有效識别不同朝代、不同樣本量、不同幹擾因素下的漢字，可為古漢語文字的提取提供有力的參考。該文與劉興均教授主持的國家社科基金項目“商周金文名物詞研究”（(19BYY157)直接相關，亦為該項目的前期成果之一。張程博士也是該項目的校外合作成員。
漢語國際教育供稿
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