开放式满汉辅助翻译系统的研究和实现

为更好地利用清朝的满文文献开发了“计算机满汉辅助翻译系统”·系统建立了一种面向满文信息处理的满文编码体系,以及一套满文字模,实现了满汉辅助翻译中首先必须解决的满文输入法和满文的屏幕编辑系统·重点介绍了包括词典管理子系统、规则管理子系统在内的开放性知识体系的构造,以及一套既适合语言学家填写又利于机器使用的知识维护系统,提出了使用一种新的对象式规则描述语言形式,完成知识的表达、存储以及解释的机制,实现了满汉辅助翻译系统·     

满文矢量字库和罗马转写满文输入法的实现

通过研究满文文字的特征,提出满文搭配字母和满文字根的概念,并在满文字根的基础上构建Windows通用矢量字库,由满文字根拼接成满文字母,再由满文字母拼接成满文,最终实现基于矢量字库满文文字的显示·在依据满文搭配字母和拼接规则构建的满文搭配字母表的基础上设计标准罗马转写向满文编码转换算法,基于该算法的罗马转写满文输入法实现了在Windows下应用程序对满文文字的调用和处理,经过多种应用程序测试,满文的显示和输入法使用效果良好·     

满文罗马转写与圈点满文转换算法的实现

通过研究满文文字的特征,在给出圈点满文和满文罗马转写单词定义BNF范式的基础上,按照总结出的圈点满文与其拉丁化方案之间相互转换的规则,构建了满文罗马转写与圈点满文之间的相互转换算法,并着重解决了圈点满文向罗马转写转换过程中的编码冲突问题,对不符合规则的文字编码提出了解决方案,从而实现罗马转写文本和圈点满文之间的双向一一对应转换·通过对测试文本的转换试验,表明了所提出的转换算法的有效性·     

满文单词罗马转写智能算法设计

在研究了满文单词的组成以及满文与罗马字母相互转换规则的基础上,构建了罗马字母与满文字母的转写关系,提出了一种简单有效的满文字母编码规则,设计了一种新的罗马转写智能算法。提出的编码规则具有唯一性,解决了罗马转写过程中罗马字母与满文字母一音多形的问题,提高罗马转写的准确率。经测试,该智能算法完成了满文单词罗马转写的功能,转换准确率为100%。     

移动终端满文输入的实现

为更好地整理、挖掘、保护和利用大量的满文历史资料,方便人们使用移动终端设备进行满文交流,实现了基于OpenType字库和Unicode编码的满文罗马转写输入法.根据满族文字特点,在移动终端上设计满文输入的软、硬键盘两种布局,提出一键多符和两键确定输入的硬键盘满文输入法,并给出满文输入信息处理和正确显示的关键流程.在实际...     

手写满文字母采集系统的设计与实现

鉴于目前没有完整的手写满文字母库,在分析当前手写满文字母库的建立方式后,提出了嵌入式搭载触摸屏的手写满文采集方案,设计了基于STM32F4处理器的手写满文字母采集系统。该系统以Keil 5软件为开发平台,利用C语言开发了触摸屏、SRAM模块、SD卡和通信模块驱动,编写了手写输入采集、优化后的预处理和特征提取算法,并通过串口实现了与PC机的数据传输。系统整体电路采用 Altium Designer 9软件设计。经测试,系统能够较好地完成所需功能,且界面友好、操作方便、成本低廉、实时性强。     

满文词典书目数据库建设实践与数字化发展建议

以CALIS联合目录公共检索系统和中国科学院情报文献中心联合目录为主要检索工具,以春花著《清代满蒙文词典研究》一书为主要参考依据,对流传至今的满文词典在国内的馆藏情况进行了搜集、整理,基于清华同方TPI专业数据库制作管理系统,开创性地建设了国内第一个满文词典书目数据库。介绍了数据库建库标准、结构设置以及数据库的检索质量。建议满文词典全文数据库建设走多方协作之路、公益项目之路和共建共享之路。     

基于Faster R-CNN及数据增广的满文文档印章检测

针对传统方法过分依赖颜色等特征,导致对古籍文档复印件检测效果不佳的问题,基于深度学习技术建立了一种新的满文文档图像印章检测方法。通过图像变换和合成技术建立满文古籍文档图像数据增广算法解决训练数据不足的问题,在所构建的增广数据集上建立Faster R-CNN深度学习模型挖掘深层图像特征,实现满文文档图像印章检测方法。对采集的真实满文文档复印件图像进行实验,印章检测精度可以达到99.6%,表明本文的方法可以有效的检测古籍文档复印件图像中的印章,对满文文档的研究有重要意义。     

印刷体满文文字数据库的构建与实现

为给满文识别系统提供基元特征和训练测试样本,在对图象进行灰度化、二值化、倾斜校正、行列分割等预处理后,构建了印刷体满文文字多级数据库,包括列文本库、单词库和基元库3个子库。该库的构建为后续满文识别提供了技术支撑。     

基于Mask R-CNN的满文文档版面分析

提出一种基于Mask R-CNN深度学习框架的满文文档版面分析方法,将满文文档版面分析问题转化为基于深度学习的图像实例分割问题。使用ResNet101网络和FPN网络构成的卷积神经网络自动提取满文文档图像特征,特征图经过RPN网络和RoI Align层生成新的特征图。新特征图经过全连接层完成感兴趣区域的类别和边框预测,并经过全卷积神经网络对感兴趣区域的像素进行分类得到mask预测,最终实现满文文档图像的实例分割。通过《新满汉大辞典》的文档图像构建了满文文档图像数据集,算法在该满文文档图像数据集上进行了实验。实验结果表明,本算法在满文文档版面分析中取得了较好的检测和分割效果。     

基于贝斯准则和待定词集模糊矩阵的满文识别后处理

将满文单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机地结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,利用贝叶斯准则,综合满文待定词的后验概率和词组的先验概率信息,建立合理有效便于实现的数据结构,对满文单词识别系统输出存在的拒识词和错识词进行检测和纠正,从而有效地提高满文识别系统的识别率·实验表明:后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后概率的精确估计·另外,在单词识别系统识别率高的情况下,后处理的纠错能力会增强·     

把满学研究提高到一个新水平

满学是研究满族历史与文化及其相关领域的科学,如今成为一门国际性学科。中国东北是满族的故乡,中国藏有汗牛充栋的原始资料。300多年来,中国在满学研究中涌现出一批优秀的专家学者,编纂出版浩如烟海的资料与论著,厘正了许多偏执乃至错误观点,探索了满族历史发展的规律,为满学深入研究奠定了基础。为把满学研究提高到一个新水平,应该加强满学学科建设,突出满学研究特色,培养满学研究专业人才,贯彻“百家争鸣,百花齐放”的方针,扩展国内外学术交流与合作。     

关于满族舞蹈传承与创新的探讨

满族歌舞有着悠久的历史传统,然而由于种种原因,这一艺术形式终未形成完整的舞蹈传承体系。要保护和发展这一独特的民族舞蹈艺术,就必须使其与现代社会文化发展相同步,使其既能够弘扬传统的民族文化,同时又能服务于社会、造福于百姓,创造出文化与经济的双重价值。     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%，单字识别系统会产生错判和拒判。因此，将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来，建立满文词组和待定词集统计信息库，采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法，利用Viterbi动态规划法求最佳路径，对满文的单字识别输出进行后处理，可以有效的提高识别系统的识别率。实验表明，单字识别系统的识别率越高，后处理的纠错能力越强。     

满族祖先神像的文化价值及艺术特征研究

满族祖先神像作为图像资源,在萨满文化体系中具有重要价值。满族祖先神像的兴起以及其独特的艺术特征与社会发展和满族风俗密切相关,体现了萨满教在社会生活中的渗透性。