2025-06-11 07:01:44 1,319次浏览

  【一线讲述】    作者:聂菲(南京大学文学院助理研究员)  古文字 ,,,,, ,,主要指中国商代晚期至秦代使用的汉字。。。。 。。。二十世纪30年代 ,,,,, ,,殷墟发掘出大量有字甲骨 ,,,,, ,,证实了商王朝的存在 ,,,,, ,,重塑了世界对中国古代文明的评价。。。。 。。。近年 ,,,,, ,,抄有《老子》《诗经》等内容的战国竹书呈井喷式涌现。。。。 。。�?????梢运� ,,,,, ,,古文字是解读中华文明基因的关键。。。。 。。。  古文字研究与科技发展密不可分。。。。 。。。红外采集、高精度扫描等技术手段极大改善了资料条件 ,,,,, ,,索引、搜索引擎、数据库 ,,,,, ,,为古文字研究提供了巨大助力。。。。 。。。如今 ,,,,, ,,AI技术蓬勃发展 ,,,,, ,,当通过人工智能拼缀上第一片甲骨时 ,,,,, ,,实现的不仅是技术突破 ,,,,, ,,更是中华文明根脉的赓续与新生。。。。 。。。  简单来讲 ,,,,, ,,“破译”古文字可分为两步:一是识形 ,,,,, ,,二是读词。。。。 。。。即先认出古文字形体是什么字 ,,,,, ,,再判定其音义 ,,,,, ,,弄明白它在文献中的含义。。。。 。。。如 ,,,,, ,,先认出甲骨中“[图1]”是“王” ,,,,, ,,再读懂刻辞与商王有关。。。。 。。。人工智能辅助古文字研究 ,,,,, ,,就是要模仿人类专家的学习过程 ,,,,, ,,进行“记字形”和“读古书”的训练。。。。 。。。  图1  目前对计算机而言 ,,,,, ,,“认字形”十分艰难。。。。 。。。唬�;;;餮懊媪僮胖疃嗵粽� ,,,,, ,,包括图像预处理结果不佳、标注样本稀缺、字形实情极其复杂等。。。。 。。。其中 ,,,,, ,,“数据困境”是显性瓶颈 ,,,,, ,,古文字单字量低 ,,,,, ,,有效样本密度低 ,,,,, ,,机器学习样本不足。。。。 。。。最近 ,,,,, ,,我所在的课题组参与开发了“古文字线上书写系统” ,,,,, ,,旨在收集专家书写古文字的动态路径 ,,,,, ,,将古文字字形转换成有顺序、有方向的矢量线段 ,,,,, ,,为训练计算机识读字形提供学习参考。。。。 。。。  此前计算机识图多从像素角度入手 ,,,,, ,,受图像质量、样本量、字形复杂性等影响 ,,,,, ,,特征提取困难 ,,,,, ,,识别率低。。。。 。。。为了破题 ,,,,, ,,我们课题组转换了思路——并非让模型分析静态字形 ,,,,, ,,而是通过动态路径数据 ,,,,, ,,捕捉专家的书写顺序和对字形结构的理解 ,,,,, ,,帮助模型像人一样“思考”如何书写古文字。。。。 。。。我们希望通过提取人类书写古文字的动态特征 ,,,,, ,,将人的经验转换成可训练的数据规则 ,,,,, ,,从而弥补传统方法在异体字处理上的缺陷 ,,,,, ,,解决数据量不足等问题。。。。 。。。  目前 ,,,,, ,,DB电竞官网研究已进入初步试验阶段 ,,,,, ,,录入了12825条字形书写数据进行前期测验。。。。 。。。眼下正在搭建机器学习的模型 ,,,,, ,,相关代码达到万余行 ,,,,, ,,计算机累计运行时间超过400小时 ,,,,, ,,模型迭代3个版本。。。。 。。。从生成结果看已初见成效 ,,,,, ,,计算机能成功模仿人类书写的笔势、笔顺和大致轮廓 ,,,,, ,,但在部件书写的准确性、笔画组合和构件位置关系上 ,,,,, ,,仍有很大的进步空间。。。。 。。。  图2  图3  例如甲骨文中“千”字有一类形体作“[图2]”形 ,,,,, ,,是在侧视站立人形“[图3]”的基础上 ,,,,, ,,在其腿部加一横笔分化而来 ,,,,, ,,其书写顺序一般是先写出侧视身体躯干和手臂 ,,,,, ,,再写后加的一横笔:  目前训练得到的机器书写路径是:  可以看出 ,,,,, ,,计算机已能再现字形轮廓和笔顺 ,,,,, ,,但对第二笔的起始位置把握欠佳:第二笔不应与第一笔交叉穿出;;;;;二、三笔虽顺序相接 ,,,,, ,,但笔迹并不相连 ,,,,, ,,即第二笔的终点并非第三笔的起点。。。。 。。。  为修正结果 ,,,,, ,,我们将在现有试验的基础上 ,,,,, ,,对机器学习方法和算法结构进行调试和整改。。。。 。。。这项工作可能十分漫长 ,,,,, ,,但也蕴含着无限潜力。。。。 。。。

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详细信息
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