TL;DR

  • Voynich Project는 보이니치 필사본의 구조 검증과 계산언어학 분석을 위한 오픈소스 파이썬 자동화 도구 모음임.
  • adversarial_control_test.py를 실행하면 독립적인 검토자가 적대적 통제 점수를 자신의 컴퓨터에서 검증할 수 있음.
  • 고정 벡터 속기 모델(FVSM)은 필사본을 운영·재고·천문 추적 행렬로 다룸.
  • 문자 값을 구조적 값에 대응하고 토큰을 역방향으로 처리해 원시 전사 자료를 장부 형식으로 변환함.
  • 저장소에는 코드, 검증 스크립트, 분석 도구, 출력 데이터와 백서가 포함되어 커뮤니티 검토와 협업을 지원함.

재현성과 원클릭 검증

  • 과학 연구에서 재현성은 회의론에 맞서는 핵심 방어 수단이며, 독립적인 비평가나 연구자가 적대적 통제 점수를 몇 초 안에 직접 검증할 수 있도록 저장소를 구성함.

통제 테스트 실행

  • Python을 설치하고 저장소를 복제한 뒤 터미널에서 python adversarial_control_test.py를 실행함.

Voynich Project

  • 보이니치 필사본의 오픈소스 파이썬 자동화 도구 모음이자 계산언어학 분석 프로젝트임.

전체 분석과 발견 사항은 백서에서 확인 가능함.

개요

  • 저장소에는 커뮤니티 동료 검토와 협업을 위한 전체 코드베이스, 검증 스크립트와 분석 결과가 포함됨.
  • 분석 도구: src/
  • 출력 데이터: outputs/
  • 전체 문서: white_paper.md

방법론적 프레임워크: 고정 벡터 속기 모델(FVSM)

  • 고정 벡터 속기 모델(FVSM)은 보이니치 필사본을 구조화된 운영·재고·천문 추적 행렬로 다룸.
  • 문자와 값의 대응: 특정 필사본 글리프를 기본 구조 값(T, I, R, D, A, O, S, C, F, P)에 대응시킴. 이 대응은 임의의 치환이 아니라 신속한 데이터 기록과 지표 집계 분리를 위한 속기 기본 단위로 기능함.
  • 벡터 반전과 토큰 처리: 자동화 도구 모음은 voynich.nu 같은 데이터셋에서 가져온 원시 행간 전사 자료에 방향성 토큰 반전을 적용해 압축 속기 작성 습관을 반영함.
  • 자동 검증: 대량 시험 스크립트가 지표 집계를 분리하고 모호한 글리프 문자열을 일관된 표준 장부 형식으로 변환함.

골든 출력 예시

  • 아래는 원시 토큰을 구조화된 운영 값으로 변환한 필사본 일부의 해독 장부 출력 예시임.
  • 원시 토큰/폴리오: f1r; 처리된 벡터: T-I-R-D-A; 변환된 장부 출력: Unit Tracker - Initial Folio Ledger Entry.

Voynich_Project: 고정 벡터 속기 모델(FVSM)

  • 전문적인 FVSM 프레임워크 개요를 반영하도록 리드미를 업데이트한다는 항목임.