古代文明的文字遗存不仅是历史的载体，更是理解过去社会、文化和语言的关键。然而，古文本因时间久远、损毁严重、缺失内容及语言变异等问题，给学者们的研究带来了极大挑战。传统的考古学与历史学方法通常依赖于专家的经验进行文本恢复和释读，但这一过程既耗时又易受主观判断影响。近年来，随着人工智能，尤其是生成式神经网络技术的发展，古文献的研究迎来了前所未有的创新机遇。生成式神经网络通过模拟语言和视觉特征，能够智能地补全残缺文本，识别文本的时间和地理归属，甚至检索历史上相似的平行文本，为古文献研究注入全新的活力。 生成式神经网络技术的发展，为古代文本的恢复和语境化打开了新视角。
传统数字方法主要依赖字面匹配和有限的历史数据范围，难以捕捉语言的文化内涵和语境变迁。以拉丁铭文为例，其丰富的缩写、多样的方言特征和历史演变，使得单纯的字符串匹配难以准确定位文本的年代和出处。生成式神经网络通过大规模数据训练，能够学习复杂的语言模式，以及文本与其物理载体之间的联系，实现对缺失文本的智能补全和历史背景的深度分析。 在具体实践中，生成式神经网络不仅仅处理文本，还能结合图像信息多模态输入，使模型在理解铭文的同时，关注文字排列、石材质感和雕刻风格等外在特征。这种文本与视觉融合的技术极大增强了对文献的语境理解能力，推动了铭文的地理和年代归属研究。此外，生成式神经网络还能提供多种恢复方案，通过概率排序辅助学者选择最合理的补全文字，避免了传统人工恢复可能出现的偏差。
这种技术的突破效果显著。一方面，生成式神经网络能够完成长度未知的文本恢复任务，这对于考古发现中的碎片化铭文尤为关键。二是在寻找到平行文本方面，模型根据历史语境嵌入向量，超越简单的文本相似度，发掘出语义上和文化背景上的关联文本，极大拓展了历史研究的视野。三是在时间和空间的归属判断上，结合语言、文字风格和物理图像多源信息，提高了准确率，使得历史研究更具科学依据。 此外，生成式神经网络为历史学家提供了辅助工具，通过人机协同实现研究效率和准确性的双重提升。在实际应用评测中，专家们在模型提供的平行文本及恢复预测辅助下，其文本修复的误差率显著降低，地理和年代归属准确度得到显著提高。
专家反馈显示，模型推荐的平行文本帮助打开了新的研究思路，强化了对复杂铭文的理解信心，极大缩短了研究时间。这种人机共融的研究模式，体现了人工智能对人类智慧的有效支持，而非单纯替代，推动了人文科学数字化转型进程。 以罗马帝国著名铭文《奥古斯都事迹录》(Res Gestae Divi Augusti)为例，生成式神经网络结合文本语义和视觉特征，捕捉了铭文中特定的年代语言标记、历史机构称谓和专有名词，为其时间定位和语境分析提供了科学依据。模型所检索出的相关平行文本多集中于罗马政治公告和法律文本，反映了当时的政治语境和宣传策略，辅助历史学家理解铭文的历史功能和传播网络。此外，多模态的显著性地图让学者清晰看到模型关注的关键文本和图像区域，提升了其对AI辅助研究的信任和使用体验。 构建这样一个强大的生成式神经网络系统，离不开大型严谨的数据支撑。
以拉丁铭文为核心，研究人员综合利用了多个开放的碑铭数据库，涵盖了数十万条铭文，从公元前7世纪到公元8世纪，跨越整个罗马帝国的广泛地域。针对数据的多样性和标注不一致问题，制定了规范的预处理管线，包括文本标准化、损坏标签的统一处理和多源数据的融合，确保输入数据的高质量和机器可读性。同时，通过图像筛选算法去除非摄影图像和模糊照片，保证视觉输入的准确性。该构建的数据集在推动模型训练和性能衡量上发挥了核心作用。 从技术架构来看，该生成式神经网络采用了基于Transformer的解码器结构，结合旋转位置编码和多层注意力机制，能够有效捕获序列中的上下文信息。同时配备专门设计的任务头，分别执行文本恢复、未知长度补全、地理归属和时间判断任务。
视觉信息经过卷积神经网络处理后，与文本特征融合，提高了模型对于铭文整体特征的识别能力。此外，训练阶段通过数据增强技术和正则化方法，有效防止过拟合，提升模型泛化能力。预测时利用束搜索策略生成多个恢复候选，辅助学者灵活选择和验证。 考虑到古文本的复杂性和研究场景的多样，模型评估不仅关注自动指标，还结合实地的历史学家协同评价。评测中，历史专家参与对文本恢复和归属任务的实际操作，比较独立完成和模型辅助两种状态的表现差异。结果显示，在模型帮助下，专家的准确率和信心明显提升，尤其是在处理篇幅较长且信息残缺严重的铭文时效果更为突出。
这种多阶段的人机合作评测，体现了生成式神经网络技术与传统人文研究的深度融合和互补优势。 尽管生成式神经网络带来重大进展，但仍面临数据偏倚、文本多样性不足和视觉信息薄弱等问题。铭文数据库中不同地域、时期的铭文数量分布不均，模型在数据稀缺区域的表现相对较弱；图像仅覆盖少部分铭文，限制了视觉模态的充分发挥。此外，模型可能因训练数据中包含编辑者预设的恢复文本而存在一定的循环偏差，需要未来进一步改进数据标注和训练方法。针对这些挑战，研究方向包括扩大多语种多模态数据集，优化模型架构以适应极度不完整文本，以及发展更精准的历史时间归属度量标准。 展望未来，生成式神经网络有望嵌入大型对话模型，为历史学家的日常研究提供更加自然的交互体验。
通过智能问答和语义检索，学者可以即时获取文本恢复建议、历史背景解释以及相关平行文本，极大提升研究效率。同时，更好地表达和处理日期范围的不确定性，将增强模型在时间归属任务中的实用性。多模态融合的深化和数据集的持续扩充，也将推动古文献研究向更广泛的古代语言和文献载体（如手稿、硬币铭文）拓展。 此外，数字人文领域的跨学科合作显得尤为重要。计算机科学家、历史学者和教学专家的协同努力不仅促进了技术的创新，更保证了研究方法的科学性和教育推广的有效性。生成式神经网络技术在课堂教学中的应用，提升了学生的数字素养和历史研究能力，进一步推动了AI在文化遗产保护与传播中的社会价值。
整体来看，生成式神经网络为古文献的恢复与语境化研究注入了革命性动力。它不仅推动了文本修复技术的提升，更为历史研究提供了一个结合语言学、考古学和AI智能的综合工具，促进了传统人文学科与前沿计算技术的融合发展。未来，随着技术的不断完善和应用场景的拓展，这一领域将继续释放巨大的学术潜能和社会影响力，助力人类更加深入且科学地解读古代文明的声音。
