Пифия (машинное обучение)

Пифия ^[1]^[2] — это модель восстановления древнего текста, которая восстанавливает недостающие символы из поврежденного текстового ввода с помощью глубоких нейронных сетей. Его создали Яннис Ассаэль , Тея Соммершилд и Джонатан Праг , исследователи из Google DeepMind и Оксфордского университета . ^[3]

Для изучения общества и истории древних цивилизаций древняя история опирается на такие дисциплины, как эпиграфика , изучение древних письменных текстов. Сотни тысяч этих текстов, известных как надписи , сохранились до наших дней, но на протяжении веков часто повреждаются. Неразборчивые части текста затем должны быть восстановлены специалистами, называемыми эпиграфистами , чтобы извлечь из текста значимую информацию и использовать ее для расширения наших знаний о контексте, в котором был написан текст. Пифия принимает в качестве входных данных поврежденный текст и обучена возвращать предполагаемые реставрации древнегреческих надписей, работая в качестве вспомогательного средства для древних историков. Его архитектура нейронной сети работает как на уровне символов, так и на уровне слов, тем самым эффективно обрабатывая долгосрочную контекстную информацию и эффективно справляясь с неполными представлениями слов. Пифия применима к любой дисциплине, занимающейся древними текстами ( филология , папирология , кодикология ) и может работать на любом языке (древнем или современном). ^[4]

Ссылки

^ «Оракул искусственного интеллекта решает классические древние головоломки» . Таймс . ISSN 0140-0460 . Проверено 30 ноября 2020 г.
^ «ИИ помогает ученым восстанавливать древнегреческие тексты на каменных скрижалях» . ТехКранч . Проверено 30 ноября 2020 г.
^ Ассаэль, Яннис; Соммершильд, Тея; Праг, Джонатан (2019). «Восстановление древнего текста с помощью глубокого обучения: пример греческой эпиграфики». Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка (EMNLP-IJCNLP) . Страудсбург, Пенсильвания, США: Ассоциация компьютерной лингвистики. стр. 6367–6374. arXiv : 1910.06262 . дои : 10.18653/v1/d19-1668 .
^ «Восстановление древнего текста с помощью глубокого обучения: пример греческой эпиграфики» . ДипМайнд . Проверено 30 ноября 2020 г.

[1] «Оракул искусственного интеллекта решает классические древние головоломки» . Таймс . ISSN 0140-0460 . Проверено 30 ноября 2020 г.

[2] «ИИ помогает ученым восстанавливать древнегреческие тексты на каменных скрижалях» . ТехКранч . Проверено 30 ноября 2020 г.

[3] Ассаэль, Яннис; Соммершильд, Тея; Праг, Джонатан (2019). «Восстановление древнего текста с помощью глубокого обучения: пример греческой эпиграфики». Материалы конференции 2019 года по эмпирическим методам обработки естественного языка и 9-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка (EMNLP-IJCNLP) . Страудсбург, Пенсильвания, США: Ассоциация компьютерной лингвистики. стр. 6367–6374. arXiv : 1910.06262 . дои : 10.18653/v1/d19-1668 .

[4] «Восстановление древнего текста с помощью глубокого обучения: пример греческой эпиграфики» . ДипМайнд . Проверено 30 ноября 2020 г.

[1]

[2]

[3]

[4]