实验室紧紧围绕国家重大战略需求，以服务文化传承创新为主线，建设具有国际水平的甲骨文大数据平台，采用智能信息技术服务甲骨学研究，把实验室建成甲骨文信息处理领域一流的科学研究、技术创新和人才培养基地。在多年开展甲骨文信息处理研究的基础上，形成了甲骨文数字化技术、甲骨文大数据分析技术、甲骨文模式识别技术、甲骨文知识工程四个稳定的研究方向，具有鲜明的特色。

（1）甲骨文数字化技术

数字化是甲骨文信息处理的基础，数字化技术主要研究甲骨文字库、编码、标准，以及资料库、文献库的数字化技术和数字出版技术，具体技术包括文献的多粒度检索技术；图片和文字的跨媒体检索技术；互联网甲骨文文献和研究资料的自动收集技术，总之，甲骨文大数据平台为社会提供一个资料齐全、权威、准确、实时、方便使用的甲骨文数据库。

（2）甲骨文大数据分析技术

在甲骨文大数据基础上进行数据挖掘，首先对甲骨文数据进行标注（手工、半自动、计算机自动标注），在标注的基础上通过统计、在线分析处理、检索、机器学习等方法进行上下文信息扩展，开展大数据关联挖掘等研究，从而进行分类、识别、聚类等数据分析，帮助解决甲骨残缺文字的拟补、分类分期等问题。

（3）甲骨文模式识别技术

主要研究甲骨文字在拓片、照片等图像中定位、分割、识别技术等，解决图像检索的难点，为甲骨文字形整理、分类和甲骨碎片缀合做好基础工作。甲骨文是一种没有进入国际字符编码标准UNICODE的古文字，所以甲骨文的存储和检索是甲骨文数字化的关键，甲骨文作为一种“比较”成熟的文字，字形复杂、异体字较多，字形标准很难统一，所以甲骨文的图像检索技术就变得非常重要。该方向为准确识别甲骨文提供技术支持。

（4）甲骨文知识工程

主要对甲骨学进行知识表示，构建面向智能考释的知识图谱，包括实体分类、属性预测、实体关系推理，进行知识推理并生成证据，对缺失语义进行补全或预测，帮助解决甲骨文未识文字的考释等问题。该方向从计算语言学角度研究甲骨文卜辞的语义、语法、甲骨文字的词性、词义，建立甲骨文本体和知识图谱，为推理和考释甲骨文字做好基础工作。