文献类型：期刊文章

作　　者：李春桃[1] 张骞[2] 徐昊[3] 高嘉英[4]

LI Chun-tao;ZHANG Qian;XU Hao

机构地区：[1]吉林大学考古学院·古籍整理研究所,长春130012 [2]吉林大学考古学院,长春130012 [3]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012 [4]吉林大学人工智能学院,长春130012

出　　处：《吉林大学社会科学学报》

基　　金：国家八部委“古文字与中华文明传承发展工程”资助项目(G3829);国家社会科学基金项目(18BYY135)。

年　　份：2023

卷　　号：63

期　　号：2

起止页码：164-173

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：人工智能与古文字学交叉研究十分重要,开展这项研究既需要人工收集和标注大量数据,同时也需结合恰当的技术。在数据处理方面,数据集建设过程中尽量丰富了单字数量以及字图总量。数据中的字图包括拓本和摹本,其中拓本多带有斑点噪声,降低噪声有助于提高文字识别的准确率。数据中古文字隶定体的显示也是要重点解决的问题。在文字自动识别方面,利用了深度学习算法开展智能识别,从实验结果看,准确率达到八成以上,这是在大规模识别任务下达到的效果,证明了利用人工智能技术识别古文字形体是可行的。分析错误数据可以发现,数据量与形近字是影响识别准确率的关键因素。除了识别以外,知识图谱技术也很重要,建设古文字知识图谱一方面可以实现对古文字知识体系的多角度展示;另一方面也可计算字形中偏旁及构形的相似度,智能寻找出字形之间的联系。

关 键 词：人工智能 古文字研究 深度学习  知识图谱

分 类 号：H121[中国语言文学类] TP18]