一种基于复杂网络的汉字学习方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于复杂网络的汉字学习方法及系统，该方法通过对汉字的组成结构进行分析，设计出合理的算法，构建汉字之间的组成关系网络，并结合汉字结构的难易程度和使用字频，计算出汉字的学习成本和收益，给出科学的汉字学习顺序。另外，我国是一个多民族的国家，除了汉语教学，少数民族语言文字的传承也是现代教学的一个重要组成部分。因此，本发明专利技术还可以推广到少数民族语言文字的教学研究过程中。本发明专利技术不仅可以应用于语言文字类的教学过程，教材的选用、编写及评价中，还可以应用于商业教学软件及APP的开发，使得语言学习者能够更科学合理的进行学习，并取得最大化的学习效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于复杂网络的汉字学习方法及系统
本专利技术涉及信息产业与现代服务业
，特别是一种基于复杂网络的汉字学习方法及系统。
技术介绍
语言文字的学习和教学是全世界一项普适性的工作，如何制定科学的文字学习顺序，使学习者以最小的学习成本获得最大的学习收益是教学工作者长期以来关注的课题。网络科学的兴起为我们研究文字的组成结构，构建字词之间的关系网络，计算字词学习成本和收益，制定科学的字词学习顺序提供了新的研究视角和方向。如，Oxford,R.L等人通过网络分析，建立了科学的英语单词学习顺序模型；闫小勇等人构建了3500常用汉字的组成网络，并给出了这些汉字的学习顺序。国内外对字词教学顺序的研究虽然已经取得了一些成果，但仍然存在一些不足之处。字词网络还只局限于一些常用的字词上，构建网络的方法还主要依靠传统的人工搭建，没有科学合理的计算机算法，使得研究成果难以转化成相应的商业产品，更难以推广到其他语言的学习过程中去。
技术实现思路
本专利技术的目的之一是提出一种基于复杂网络的汉字学习方法；本专利技术的目的之二是提出一种基于复杂网络的汉字学习系统，同时还提供了汉字拆解及汉字学习成本的计算方法。本专利技术的目的之一是通过以下技术方案来实现的：一种基于复杂网络的汉字学习方法，包括以下步骤：建立汉字组成部件数据库：汉字组成部件包括汉字拼音拆分所获得的拼音组成部件和汉字字形拆分所获得的字形组成部件；根据汉字组成部件数据库中汉字的组成结构，构造字字关系网络，每个汉字构成字字关系网络中的一个节点，汉字之间的组成关系构成字字关系网络中的边；根据构造的字字关系网络，分析字字关系网络的结构特征并计算其拓扑属性值；根据汉字组成部件数据库和字字关系网络，计算每个汉字的学习成本和学习收益；根据汉字在字字关系网络中的位置、学习的成本和收益，得到实际学习过程中的先后顺序，形成汉字的学习路线图；记录学习者的学习过程和学习状态以及学习路线模型；根据学习者的学习过程和学习状态，分析学习者当前的汉字学习程度，对后续的汉字学习路线进行更新。优选地，还包括以下步骤：输出学习者当前学习进度和最优汉字学习路线。优选地，所述拼音组成部件按照以下步骤获取：将汉字进行拼音拆分，具体如下：1)拼音拆分成声母和韵母；2)单独由韵母组成的拼音不拆分。优选地，所述字形组成部件按照以下步骤获取：1)只作为部首，不独立成字，无读音、无偏旁，不拆分；2)能作为偏旁部首，又能够独立成字，偏旁为本身，不拆分；3)是偏旁且能与其他汉字的组合，按偏旁部首进行拆分；4)对拆分结果不唯一的汉字，按照以下方式比较拼音和四角号码，取匹配程度最大的：所述匹配程度的匹配算法为：若拼音或四角相对应的编码相同，取值1，否则取值0。优选地，所述汉字的学习成本包括拼音学习成本和字形学习成本；所述拼音学习成本具体按照以下方式计算：根据拼音拆分结果，声母、韵母各算1个成本，多音字累计计算；所述字形学习成本具体按照以下方式计算：根据笔画多少进行计算，成本为笔画数。优选地，还包括节省成本计算，所述节省成本计算包括拼音节省_总百分比、拼音节省_子类总百分比、拼音节省_子类百分比、笔画节省_总百分比、笔画节省_子类百分比、子节点最大节省成本、父节点总节省成本的计算过程；所述拼音节省_总百分比，具体步骤如下：j为所有节点；其中，若j与i只有声母或韵母相同，则节省成本为1；若声母和韵母都相同，则节省成本为2，多音字累计计算；所述拼音节省_子类总百分比，具体步骤如下：j为i的子孙节点；所述拼音节省_子类百分比，具体步骤如下：j为i的子孙节点；所述笔画节省_总百分比，具体步骤如下：j为i的子孙节点；其中，汉字j为i的子节点，字形中包含了i，所以j的笔画节省成本即为i的笔画数；所述笔画节省_子类百分比，具体步骤如下：j为i的子孙节点；所述子节点最大节省成本，具体步骤如下：max<汉字j的拼音节省__子类总百分比+汉字j的笔画节省总百分比>，j为i的子节点；所述父节点总节省成本，具体步骤如下：汉字i的父节点总节省成本＝∑汉字k的笔画节省成本，k为i的父节点。本专利技术的目的之二是通过以下技术方案来实现的，一种基于复杂网络的汉字学习系统，包括：汉字组成部件数据库，由汉字组成部件构成，汉字组成部件包括汉字拼音拆分所获得的拼音组成部件和汉字字形拆分所获得的字形组成部件；字字关系网络，由汉字组成部件数据库中汉字的组成结构，每个汉字构成字字关系网络中的一个节点，汉字之间的组成关系构成字字关系网络中的边；网络分析模块：根据构造的字字关系网络，分析字字关系网络的结构特征并计算其拓扑属性值；成本收益模块：根据汉字组成部件数据库和字字关系网络，计算每个汉字的学习成本和学习收益；学习路线图：根据汉字在字字关系网络中的位置、学习的成本和收益，得到实际学习过程中的先后顺序，形成汉字的学习路线图；历史数据库：记录学习者的学习过程和学习状态以及学习路线模型；学习状况分析模块：根据学习者的学习过程和学习状态，分析学习者当前的汉字学习程度，对后续的汉字学习路线进行更新。优选地，所述拼音组成部件按照以下步骤获取：将汉字进行拼音拆分，具体如下：1)拼音拆分成声母和韵母；2)单独由韵母组成的拼音不拆分。优选地，所述字形组成部件按照以下步骤获取：1)只作为部首，不独立成字，无读音、无偏旁，不拆分；2)能作为偏旁部首，又能够独立成字，偏旁为本身，不拆分；3)是偏旁且能与其他汉字的组合，按偏旁部首进行拆分；4)对拆分结果不唯一的汉字，按照以下方式比较拼音和四角号码，取匹配程度最大的：所述匹配程度的匹配算法为：若拼音或四角相对应的编码相同，取值1，否则取值0。优选地，所述汉字的学习成本包括拼音学习成本和字形学习成本；所述拼音学习成本具体按照以下方式计算：根据拼音拆分结果，声母、韵母各算1个成本，多音字累计计算；所述字形学习成本具体按照以下方式计算：根据笔画多少进行计算，成本为笔画数。由于采用了上述技术方案，本专利技术具有如下的优点：本专利技术通过对汉字的组成结构进行分析，设计出合理的算法，构建汉字之间的组成关系网络，并结合汉字结构的难易程度和使用字频，计算出汉字的学习成本和收益，给出科学的汉字学习顺序。另外，我国是一个多民族的国家，除了汉语教学，少数民族语言文字的传承也是现代教学的一个重要组成部分。因此，本专利技术还可以推广到少数民族语言文字的教学研究过程中。本专利技术不仅可以应用于语言文字类的教学过程，教材的选用、编写及评价中，还可以应用于商业教学软件及APP的开发，使得语言学习者能够更科学合理的进行学习，并取得最大化的学习效果。本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。附图说明本专利技术的附图说明如下。图1为本专利技术的基于复杂网络的汉字学习方法的流程图；图2为本专利技术的基于复杂网络的汉字学习系统原理框图；图3为本专利技术的实施例一中的字字关系网络图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步说明。实施例1如图所示，本实施例提供的基于复杂网络的汉字学习方法,通过分析汉字的组成结构，构造本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于复杂网络的汉字学习方法，其特征在于：包括以下步骤：建立汉字组成部件数据库：汉字组成部件包括汉字拼音拆分所获得的拼音组成部件和汉字字形拆分所获得的字形组成部件；根据汉字组成部件数据库中汉字的组成结构，构造字字关系网络，每个汉字构成字字关系网络中的一个节点，汉字之间的组成关系构成字字关系网络中的边；根据构造的字字关系网络，分析字字关系网络的结构特征并计算其拓扑属性值；根据汉字组成部件数据库和字字关系网络，计算每个汉字的学习成本和学习收益；根据汉字在字字关系网络中的位置、学习的成本和收益，得到实际学习过程中的先后顺序，形成汉字的学习路线图；记录学习者的学习过程和学习状态以及学习路线模型；根据学习者的学习过程和学习状态，分析学习者当前的汉字学习程度，对后续的汉字学习路线进行更新。

【技术特征摘要】
1.一种基于复杂网络的汉字学习方法，其特征在于：包括以下步骤：建立汉字组成部件数据库：汉字组成部件包括汉字拼音拆分所获得的拼音组成部件和汉字字形拆分所获得的字形组成部件；根据汉字组成部件数据库中汉字的组成结构，构造字字关系网络，每个汉字构成字字关系网络中的一个节点，汉字之间的组成关系构成字字关系网络中的边；根据构造的字字关系网络，分析字字关系网络的结构特征并计算其拓扑属性值；根据汉字组成部件数据库和字字关系网络，计算每个汉字的学习成本和学习收益；根据汉字在字字关系网络中的位置、学习的成本和收益，得到实际学习过程中的先后顺序，形成汉字的学习路线图；记录学习者的学习过程和学习状态以及学习路线模型；根据学习者的学习过程和学习状态，分析学习者当前的汉字学习程度，对后续的汉字学习路线进行更新。2.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的汉字学习方法，其特征在于：还包括以下步骤：输出学习者当前学习进度和最优汉字学习路线。3.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的汉字学习方法，其特征在于：所述拼音组成部件按照以下步骤获取：将汉字进行拼音拆分，具体如下：1)拼音拆分成声母和韵母；2)单独由韵母组成的拼音不拆分。4.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的汉字学习方法，其特征在于：所述字形组成部件按照以下步骤获取：1)只作为部首，不独立成字，无读音、无偏旁，不拆分；2)能作为偏旁部首，又能够独立成字，偏旁为本身，不拆分；3)是偏旁且能与其他汉字的组合，按偏旁部首进行拆分；4)对拆分结果不唯一的汉字，按照以下方式比较拼音和四角号码，取匹配程度最大的：所述匹配程度的匹配算法为：若拼音或四角相对应的编码相同，取值1，否则取值0。5.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的汉字学习方法，其特征在于：所述汉字的学习成本包括拼音学习成本和字形学习成本；所述拼音学习成本具体按照以下方式计算：根据拼音拆分结果，声母、韵母各算1个成本，多音字累计计算；所述字形学习成本具体按照以下方式计算：根据笔画多少进行计算，成本为笔画数。6.根据权利要求1所述的一种基于复杂网络的汉字学习方法，其特征在于：还包括节省成本计算，所述节省成本计算包括拼音节省_总百分比、拼音节省_子类总百分比、拼音节省_子类百分比、笔画节省_总百分比、笔画节省_子类百分比、子节点最大节省成本、父节点总节省成本的计算过程；所述拼音节省_总百分比，具体步骤如下：j为所有节点；其中，若j与i只有声母或韵母相同，则节省成本为1；若声母和韵母都相同，则节省成本为2，多音字累计计算；所述拼音节省_子类总百分比，具体步骤如下：j为i的子孙节点...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵堃，赵德顺，马伟，
申请(专利权)人：西北民族大学，
类型：发明
国别省市：甘肃,62