古文修复开源项目介绍

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目名为“ancient-text-restoration”，是由Yannis Assael、Thea Sommerschield和Jonathan Prag共同开发的开源项目。该项目致力于利用深度学习技术修复受损的古文文本，主要研究案例为古希腊碑文。项目的主要编程语言为Python，同时使用了一些Shell脚本进行辅助操作。

2. 项目核心功能

该项目的核心功能是利用深度神经网络模型Pythia，对受损的古文文本进行修复。Pythia模型能够恢复受损文本中缺失的字符，其架构特别设计以处理长期上下文信息，并有效应对缺失或损坏的字符和词表示。通过训练，该模型在PHI-ML数据集上的字符错误率仅为30.1%，相比之下，人类碑文专家的错误率为57.3%。此外，在73.5%的案例中，Pythia模型的前20个预测序列中就包含了正确答案，充分展示了该辅助方法在数字碑文领域的影响力，并确立了古文修复领域的最新技术水平。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新主要包括以下几个方面：

• 优化了数据处理流程，提高了数据质量和处理效率。
• 对模型架构进行了改进，进一步提升了预测准确率。
• 增加了在线交互式Python笔记本，研究人员可以通过该笔记本查询模型，获取文本修复结果和可视化注意力权重。
• 提供了详细的依赖安装和模型训练步骤，方便用户快速上手和复现实验结果。