北海道大学 · 文学研究院 · 名誉教授
池田 証壽
Ikeda Shoju
别名: IKEDA Shoju / イケダ シヨウジユ / 池田 証寿 / EKEDA Shoju / IKEDA Syoju
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业日本語学細目
- 人文学大区分
- 文学大区分
- 言語学中区分
- 人文社会系大区分
- 国語学小区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2025KAKENHI-基盤研究(B)古辞書コーパス辞書語彙データベース色葉字類抄文明本節用集和訓栞
- 2023KAKENHI-基盤研究(C)
近世・近代における高山寺典籍の構成と伝承に関する実証的研究 ↗
高山寺聖教目録文献学高楠順次郎南方熊楠土宜法龍小川義章 - 2023KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
学術的漢字データセットの長期維持のための技術開発 ↗
漢字字体古字書文字オントロジーデータセット保存分権的Web技術古辞書分権的 Web 技術 - 2019KAKENHI-基盤研究(A)
平安時代漢字字書総合データベースの機能高度化と類聚名義抄注釈の作成 ↗
類聚名義抄篆隷万象名義新撰字鏡玉篇切韻オープンデータUnicodeGlyphWiki - 2016KAKENHI-基盤研究(B)
平安時代漢字字書総合データベースによる研究基盤の確立 ↗
篆隷万象名義新撰字鏡類聚名義抄玉篇切韻オープンデータUnicode - 2014KAKENHI-基盤研究(B)
字体記述のデジタル化に基づく文字規範史の定位 ↗
漢字字体字体規範字体編年漢字字体史規範データベース宮廷写経開成石経宋版古活字 - 2013KAKENHI-特別研究員奨励費
日本古辞書における唐代の字体規範の受容に関する実証的研究 ↗
日本古辞書唐代の字体規範開成石経群書新定字様データベース原本調査 - 2013KAKENHI-基盤研究(C)
大規模漢字集合フォント対応のデータベース構築による平安時代漢字字書研究 ↗
古字書篆隷万象名義新撰字鏡類聚名義抄玉篇大広益会玉篇龍龕手鏡ユニコード - 2012KAKENHI-挑戦的萌芽研究
敦煌本経巻と正倉院本経巻とに基づく漢字字体史の基礎的研究 ↗
漢字字体敦煌本正倉院本初唐標準開成標準日本語学漢字 - 2011KAKENHI-基盤研究(A)
漢字文化圏における典籍の集積、国際的伝播及びその伝承に関する実証的研究 ↗
日本語学敦煌本楊守敬本典籍の国際交流典籍の工学的分析正倉院本漢文典籍の国際交流漢文典籍の工学的分析
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2024訓点語と訓点資料
『類聚名義抄』の和訓と『日本国語大辞典」 ↗
- 2022『高山寺典籍文書綜合調査団研究報告論集』
高山寺蔵本『醍醐等抄』所引『類音決』考(続) ↗
- 2013敦煌学・日本学続編
宋版辞書在院政、鎌倉時代寺院社会的流通及影響(中文) ↗
- 2013口訣研究
漢字字体の実用例と字書記述から見た龍龕手鏡 ↗
- 2012新時代的世界日語教育研究
漢字の標準字体とHNGデータベース ↗
- 2011跨文化交際中的日語教育研究
日本語研究から見た漢字情報処理 ↗
- 2011日本言語文化
日本における辞書編纂の歴史 ↗
- 2008韓國文化 44号
日本古辭典〓〓〓〓〓〓〓〓 ↗
- 2007『口訣研究』 19
観智院本『類聚名義抄』データベース ↗
- 2005ナオ・デ・ラ・チーナ 9号(印刷中)
『玉篇』写本・版本の漢字字体規範に関する研究 ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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