HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

استعادة النصوص القديمة وتخصيصها باستخدام الشبكات العصبية العميقة

Nando de Freitas Jonathan Prag Ion Androutsopoulos Marita Chatzipanagiotou John Pavlopoulos Mahyar Bordbar Brendan Shillingford Thea Sommerschield Yannis Assael

الملخص

تعتمد التاريخ القديم على تخصصات مثل الإبيغرافيا—وهي دراسة النصوص المحفورة المعروفة باسم النقوش—لجمع الأدلة حول الفكر واللغة والمجتمع والتاريخ للحضارات القديمة. ومع ذلك، فقد تضررت العديد من النقوش عبر القرون لدرجة أصبحت غير قابلة للقراءة، أو نُقلت بعيدًا عن موقعها الأصلي، كما أن تاريخ كتابتها يظل محفوفًا بالغموض. في هذا العمل، نقدّم "إيثاكا"، وهي شبكة عصبية عميقة لاستعادة النصوص، وتحديد موقعها الجغرافي، وتاريخ كتابتها بالنسبة للنقوش اليونانية القديمة. صُمّمت "إيثاكا" لمساعدة الباحثين التاريخيين وتوسيع سير عملهم. وتتمحور بنية "إيثاكا" حول التعاون ودعم اتخاذ القرار وقابلية التفسير. فبينما تحقق "إيثاكا" وحدها دقة قدرها 62% في استعادة النصوص التالفة، فإن استخدامها من قبل الباحثين التاريخيين قد رفع دقتهم من 25% إلى 72%، ما يؤكد التأثير التآزري لهذا الأداة البحثية. كما يمكن لـ"إيثاكا" تحديد موقع النقوش الأصلي بدقة تصل إلى 71%، وتحديد تاريخها بدقة تقل عن 30 سنة من نطاقاتها الحقيقية، ما يمكّن من إعادة تقييم نصوص رئيسية من أثينا الكلاسيكية، ويساهم في النقاشات المعاصرة حول التاريخ القديم. تُظهر هذه الدراسة كيف يمكن لنماذج مثل "إيثاكا" أن تُحرّك الإمكانات التعاونية بين الذكاء الاصطناعي والباحثين التاريخيين، مما يُحدث تحولًا جوهريًا في طريقة دراستنا وكتابة التاريخ لواحدة من أكثر الفترات أهمية في تاريخ البشرية.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp