入选ACL 2024！引入零样本学习，华中科大发布针对甲骨文破译优化的条件扩散模型

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原标题：入选ACL 2024！引入零样本学习，华中科大发布针对甲骨文破译优化的条件扩散模型
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文章来源：HyperAI超神经
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作者：田小幺
编辑：李宝珠，十九
华中科技大学白翔、刘禹良研究团队联合阿德莱德大学、安阳师范学院、华南理工大学，训练出了一种针对甲骨文破译优化的条件扩散模型 Oracle Bone Script Decipher (OBSD)，为自然语言处理难以解决的古文字识别任务提供了一种新颖的方法。文字是文明的标志，也是一个民族最显著的印记。甲骨文 (OBS) 作为我国已知最早且成系统的文字，承载着中华民族一脉相承的文化与文明。从 1899 年，一位学者在中药铺偶然发现带有甲骨文的龟甲开始，甲骨文的研究就成为了学术界的热点。
在甲骨文的所有研究中，识别与释读是最核心的问题。然而，在迄今已发现的 4,500 多个甲骨文单字中，仍然有约 3 千个单字未获识别，甲骨文研究也进入了一个难以突破的瓶颈期。
随着 AI 技术的兴起，利用现代技术理解这门古老的语言为研究人员的探索提供了一条全新思路。然而，过往的研究方法主要基于已被破译甲骨文的认识和理解，如何利用 AI 辅助破译具有非数字文本、样品损坏严重、语料库缺失等多重问题的未知单字，仍然是有待探索的全新领域。
针对于此，华中科技大学白翔、刘禹良研究团队联合

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