AI与古汉语的碰撞:开启古籍整理新篇章
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已逐渐渗透到我们生活的方方面面,甚至在人文历史研究领域也碰撞出了不少火花。特别是在2025届高三T8联考(八省八校)的语文试题中,AI对于古汉语的理解能力成为了备受瞩目的焦点。那么,AI究竟能否胜任古籍整理这一艰巨任务呢?
近年来,北京师范大学中文信息处理与古典文献学专业的研究者们,勇敢地迈出了探索的步伐。他们尝试训练一个“饱读诗书”的语言模型,让AI参与到古籍整理的工作中。这一模型不仅学习了《四库全书》等经典文献,还汲取了“殆知阁”语料库的丰富养分,通过语言智能领域最新的深层语言模型技术,力求让AI掌握古汉语的精髓。

深层语言模型:古汉语理解的得力助手
深层语言模型,这一在语言理解领域大放异彩的技术,以其强大的数据吞吐能力和记忆理解能力,成为了研究者们手中的利器。与以往的方法相比,深层语言模型能够处理超大量的数据,并深入理解其中的语义和语境。尽管现有的深层语言模型已覆盖英文和中文,但对于古汉语的理解却仍是一片空白。因此,研究者们希望通过海量的古汉语数据,让机器“感受”到博大精深的诗书礼乐文化。
经过在多块计算卡上并行训练约一周时间,古汉语BERT终于初露锋芒。AI开始能够像人一样联系上下文理解字词含义,并将其以数学向量的形式精准表示。这一突破,无疑为古籍整理工作带来了新的希望。

句读任务:检验AI理解效果的试金石
为了检验AI的理解效果,研究者们引入了句读任务。句读,作为古典文史学习中的基本功,不仅要求理解当前文本的语义和语境信息,还需综合历史文化常识,对古汉语知识有着极高的要求。在句读过程中,AI需要利用古汉语特有的节奏和韵律感,联系上下文语境信息推敲求解,并调用文本之外的历史文化知识。

尽管现有的古籍数据中大部分文献仍未实现句读,且人工整理耗时耗力,但AI的介入无疑为这一难题提供了解决方案。尽管目前计算机技术方法在句读任务上的准确率还有待提高,但AI的潜力已不容小觑。未来,随着技术的不断进步,AI有望在古籍整理领域发挥更大的作用,为我们揭开更多历史文化的神秘面纱。
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