甲骨文中同体字、异体字十分常见，且载体多有残断，能够有效利用的材料较少，这在一定程度上制约了甲骨学的发展。作者在研究甲骨文字形构造、卜辞文本特征的基础上，依据信息计量学、复杂网络、机器学习中语义网络构建理论，提出了卜辞、甲骨字的多视角表示、模型构建与融合方法；在应用层面，提出了两种卜辞主题分析与可视化方法，并对未来甲骨文研究的方向进行了展望。

第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究对象与研究材料
1.3 研究内容与组织结构
1.3.1 研究内容
1.3.2 组织结构
第2章 甲骨卜辞语义研究概况
2.1 甲骨卜辞语义研究现状
2.2 甲骨卜辞语义研究的特点
2.3 甲骨卜辞语义研究的意义
2.4 甲骨卜辞语义研究存在的问题
2.5 甲骨卜辞语义研究的热点和趋势
2.6 本章小结
第3章 多视角学习及其在甲骨文研究中的应用
3.1 多视角学习算法
3.1.1 协同训练
3.1.2 多核学习
3.1.3 子空间学习
3.2 甲骨卜辞的多视角表示
3.2.1 卜辞搜集
3.2.2 卜辞切分
3.2.3 卜辞特征提取及向量化表示
3.2.4 卜辞数据的多视角表示
3.3 多视角学习在甲骨卜辞研究中的应用探析
3.3.1 卜辞主题聚类与可视化研究
3.3.2 残辞拟补及辅助甲骨文考释
3.4 本章小结
第4章 甲骨文语义网络融合与应用
4.1 甲骨文语义网络构建准则与出发点
4.1.1 基于字形轮廓的甲骨文语义网络
4.1.2 基于构件的甲骨文语义网络
4.1.3 其他视角下的甲骨文语义网络
4.2 甲骨文语义网络融合模型
4.2.1 甲骨文语义网络融合原则
4.2.2 网络融合相关方法
4.2.3 甲骨文语义网络融合方法
4.3 甲骨文语义网络挖掘与应用
4.3.1 相关工作
4.3.2 卜辞语义网络构建
4.3.3 基于：Hybrid矩阵分解的卜辞文本主题聚类模型
4.3.4 实验结果与分析
4.3.5 结语
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 研究展望
附录
参考文献