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AI助力古籍数字化:让千年文化重焕生机

创作时间:
作者:
@小白创作中心

AI助力古籍数字化:让千年文化重焕生机

引用
央视网体育频道
11
来源
1.
https://news.cctv.com/2025/01/14/ARTIA7m030jyEN4ShXyX9i8E250114.shtml
2.
https://www.sohu.com/a/765948558_120083555
3.
http://finance.sina.com.cn/tech/roll/2024-09-13/doc-incnyqcu9097985.shtml
4.
https://www.takungpao.com/news/232108/2024/0705/988012.html
5.
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_29240169
6.
https://www.sbksc.zcxn.com/html/xsydzggj/0907_2551.html
7.
https://nullthought.net/?p=5207
8.
https://ihanzi.net/digitized-chinese-ancient-stele-inscriptions/
9.
https://xinwen.bjd.com.cn/content/s66d0695be4b07fbcccaf6b9c.html
10.
https://www.ebiotrade.com/newsf/2024-12/20241231063417535.htm
11.
http://www.chinawriter.com.cn/n1/2024/0315/c403994-40196095.html

2023年10月,一封来自意大利那不勒斯大学的邮件震惊了学术界。邮件中附带的一张图片显示,公元79年维苏威火山爆发后幸存的一卷莎草纸残骸上,希腊字母密布如织,于幽暗中焕发新生。这一突破得益于AI技术在古文字识别领域的最新应用,标志着人工智能正在以前所未有的速度改变着我们解读历史的方式。

01

AI技术在古籍数字化中的应用

古籍数字化是保护和传承文化遗产的重要手段,而AI技术的引入为这一工作插上了科技翅膀。在古籍数字化过程中,AI主要应用于以下几个方面:

文字识别技术:古籍数字化的基石

光学字符识别(OCR)技术是古籍数字化的基础。它能够将古籍中的印刷文字转换为电子文本,极大地提高了数字化效率。然而,古籍文字的复杂性给OCR技术带来了巨大挑战。古籍中不仅包含数万个汉字,还有大量繁体字、通假字、异体字和避讳字。此外,古籍版式多样,插图、批注等元素使得版面分析和信息提取变得复杂。

为了解决这些问题,研究人员开始将机器学习引入OCR系统。通过深度学习算法,AI能够不断优化识别精度,甚至对手写文字进行准确识别。例如,中国研究团队利用卷积神经网络(CNN)模型,成功复原了甲骨文中的受损文字,并分析了其随时间的演变轨迹。

文本处理技术:提升古籍数字化质量

AI不仅能够识别文字,还能对古籍内容进行深度处理。自动校对和错误纠正技术可以检测OCR过程中产生的错误,确保数字化文本的准确性。自然语言处理(NLP)技术则能够分析古籍文本的语义,提取关键信息,为学术研究提供支持。

古籍文本的结构化处理是另一个重要应用领域。AI技术可以帮助将非结构化的古籍文本转换为结构化数据,便于存储、检索和分析。例如,海南省图书馆在处理“辅政堂”捐赠的古籍时,就运用了AI技术进行古文自动标点、版本比对、文言文翻译等工作,显著提高了古籍的可读性和利用率。

可视化技术与智能检索:古籍数字化的深度应用

可视化技术为古籍数字化提供了新的展示方式。通过构建可视化知识图谱,AI能够将古籍中的实体和关系以图形化的方式呈现,帮助用户直观地理解和探索。智能检索系统则极大地提高了古籍数字化文本的可访问性。基于AI的智能检索技术能够快速准确地响应用户的查询需求,提供相关的古籍信息。

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创新应用:从研究到实践

AI技术在古籍数字化领域的应用已经从理论研究走向实际应用。以下是一些具有代表性的案例:

“识典古籍”平台:AI助力古籍查阅

由字节跳动研发的“识典古籍”数字化平台是一个典型的创新应用案例。该平台依托OCR、自然语言处理和知识图谱等技术,对超过2900部古籍进行了数字化处理,并向公众免费开放。平台提供的分词检索、图文对照、字典释义等功能,让普通人也能轻松阅读古籍文献。

2024年3月,“识典古籍”平台进一步推出了智能助手功能。用户可以通过自然语言与AI进行交互,获取古文翻译、内容总结等服务。这是大语言模型技术在古籍检索及阅读领域的首次应用,为用户提供了前所未有的便捷体验。

跨语言翻译:突破文化壁垒

AI技术在古籍翻译领域的应用同样令人瞩目。韩国研究团队利用Transformer网络,成功将朝鲜王朝时期的海量历史档案翻译成现代韩文,不仅大大缩短了翻译时间,还提高了译文的准确性和可读性。

更令人兴奋的是,AI技术正在帮助我们解读那些几乎失传的古老语言。希腊帕特拉斯大学的研究团队利用循环神经网络(RNN),成功恢复了克里特岛诺索斯迈锡尼泥板中缺失的线性文字B文本,为研究古希腊文明提供了新的线索。

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面临的挑战与未来展望

尽管AI在古籍数字化领域取得了显著成果,但仍面临一些挑战。首先是技术层面的挑战。古籍文字的多样性和复杂性,以及保存状况的差异,都对AI识别的准确性提出了很高要求。此外,AI技术产生的“幻觉”现象(即生成错误或误导性结果)也是一个需要解决的问题。

其次是数据安全和隐私问题。古籍数字化涉及大量文化遗产数据,如何在开放利用和保护版权之间找到平衡,是一个需要认真考虑的问题。专家建议,应建立完整的“数字来源链”,将原始文本、扫描文件、训练模型及算法等所有相关数据实行开源,以提升研究的透明度和可验证性。

最后是跨学科合作的挑战。AI技术的应用需要人文科学专家和计算机科学家的紧密合作。只有通过跨学科的交流与协作,才能确保AI解读结果的准确性和可靠性。

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结语:科技与文化的完美融合

AI技术在古籍数字化领域的应用,不仅提高了工作效率,更开启了文化遗产保护和研究的新篇章。通过AI,我们能够以前所未有的速度和精度解读古籍,让那些尘封已久的文化遗产重新焕发生机。这不仅是技术的进步,更是文化传承方式的革新。

正如“识典古籍”产品负责人王宇所说:“古籍智能助手的定位是提升查阅古籍的效率,它代替不了专业的学术判断和阅读积累,但我们希望它能为使用古籍及阅读工具的人节约时间、开拓新的思路。”这句话道出了AI在古籍数字化中的真正价值:它不是要取代人类学者,而是要成为他们最得力的助手,让古籍研究进入一个全新的时代。

随着技术的不断进步,我们有理由相信,AI将在古籍数字化领域发挥更大的作用,为中华优秀传统文化的传承与发展注入新的活力。

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