研究方法
字理屬性在認識論上並不是同一種東西。把它們籠統地當作「從語料預測標籤」的任務是範疇錯誤。本站的研究據此分三層、走雙軌，並以可證偽檢驗代替無從談起的「準確率」。 方法
三層屬性與可識別性
| 層 | 屬性 | 可識別性 | 外部真值 | 方法 | 評測口徑 |
|---|---|---|---|---|---|
| 形層 | 構成關係、九宮佈局、筆畫、部首 | 可判定 | 有（IDS／Unihan） | 確定性抽取 | 標準準確率 |
| 義層（通解） | 本義、六書歸類、字族、分佈語義 | 可歸納 | 部分有（說文、訓詁） | 監督學習＋分佈語義＋LLM 起草 | 準確率＋人審 |
| 理層（正解） | 正解、筆畫涵義的組合運用、陰陽賦值 | 可生成，不可歸納 | 無 | 旋機組合生成＋專家驗證＋可證偽檢驗 | 專家接受率＋組合一致性＋留一再生成 |
理層一行是全體系的認識論要害：正解是設計寫入的理據，不屬於分佈信號，再大的語料也歸納不出；但它可以由造字旋機組合生成，也可以被語料檢驗。
雙軌：存在軌與生成軌
義層對應存在軌（分佈、歸納、自底向上），理層對應生成軌（旋機、組合、自頂向下）。研究的任務不是讓一軌取代另一軌，而是讓兩軌在同一張字理庫上相互校準：兩軌一致，構成強佐證；兩軌分歧，是研究信號而非錯誤——要麼框架需要精化，要麼正是框架所預言的通解與正解的分離（借用、轉註、通假使世俗義偏離造字義）。
IDS 分解不等於框架分解：cjkvi-ids 的結構分解屬通解（存在軌）層，新六書的分解屬正解（生成軌）層，二者在兩儀與四象交界處分歧最為顯著。
專家在環
作者審定與編輯；記錄接受率與編輯距離隨迭代的變化，為主指標。
組合一致性
核查生成的正解是否真正調用了各部件已審定的正解，防止模型脫離旋機自由發揮。
留一再生成
抽掉某字已審定的正解，僅憑部件重新生成。當前機器側基線：組合係數均值約 0.70、中位約 0.75。
消融（最小對）
反循環閘門。範例：田與由部件全同（囗＋十），唯結構對「十」的義項選擇不同；選錯義項，讀解即告崩塌。
實測 留一再生成的數值為機器側測量；約 241 個原子核心覆蓋 CJK 基本區，標註其中前約 50 個即覆蓋約 84% 的部件參與，使人工標註任務可控。
方法邊界
- AI 不產出正解真值，只產出候選；正解的權威性來自專家審定，不來自模型置信度。
- 形層高度可靠；義層的六書、字族有內在爭議，以概率示人；理層是生成加檢驗，不可表述為「從數據發現了字理」。
- 框架屬性（真善忍編碼、筆畫涵義）是輸入公理；算法與實驗檢驗的是「在這套公理下字是否組合自洽、其預測是否與語料相容」，而非公理本身的真偽。
- 語料只能證偽或佐證框架的可觀測預測，無法證成其形而上主張——守住這條界線，研究才是科學而非護教。
正在推進的課題 規劃
- 《探尋漢字的設計奧秘》第5章 600 餘部件逐條詞條錄入（現為框架稿與示範條目）；全書術語與體例的一致性校訂；部分參考文獻改用原始出處。
- 字理庫：形層管線、原子核精標、理層組合生成與留一檢驗、數據庫驅動組合的消融驗證（已有多輪跑通報告）。
- AI 導師：基於 RAG、嚴格以已審定的字理庫條目為依據，輸出顯式區分已審定／待審核／候選。
- 首個原型教學單元（田／由／甲／申／神 字族）的試教：10–30 名學習者，按習得、保持、遷移、洞察四維評估，設明確的 go/no-go 決策門。
- 長期：理論定稿與數據庫底座 → L0–L4 課程與平臺產品化 → 高階課程、可學習性對照實驗、AI 伴學、數據庫公開與學術對話（約三十六個月）。
