3月26日,，記者從西北師范大學(xué)獲悉,，由該校聯(lián)合甘肅簡牘博物館推出的簡牘字符檢測與識別數(shù)據(jù)集——DeepJiandu數(shù)據(jù)集正式對外發(fā)布,。該數(shù)據(jù)集的發(fā)布填補了歷史文獻(xiàn)數(shù)字化與人工智能結(jié)合的空白,，標(biāo)志著簡牘智能化研究的重要進(jìn)展，不僅為簡牘整理與自動識別提供了重要支持,，也將進(jìn)一步推動數(shù)字人文領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展,。

據(jù)介紹,，該數(shù)據(jù)集共包含7416張圖像，標(biāo)注了99852個字符,，涵蓋2242個類別,，能夠提供極具挑戰(zhàn)性的簡牘字符識別任務(wù)場景。數(shù)據(jù)集基于紅外圖像資料構(gòu)建,，顯著增強了墨跡清晰度,，為簡牘的數(shù)字化保護(hù)與學(xué)術(shù)研究提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

簡牘（Jiandu）是中國古代記錄歷史信息的重要媒介,，其歷史可追溯至戰(zhàn)國,、秦、漢,、魏晉等時期,。然而，由于簡牘材料的脆弱性,，長期埋藏環(huán)境導(dǎo)致字符模糊,、字跡缺損、布局復(fù)雜等問題,，使得人工識別與整理極為困難?，F(xiàn)有的文獻(xiàn)數(shù)字化技術(shù)雖在甲骨文、蒙文手寫體,、巴厘島棕櫚葉手稿等領(lǐng)域取得突破，但在簡牘字符識別方面仍缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集,，制約了深度學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域的應(yīng)用,。DeepJiandu數(shù)據(jù)集的構(gòu)建正是為了解決這一問題。

該數(shù)據(jù)集由簡牘學(xué)專家與計算機團(tuán)隊聯(lián)合標(biāo)注,，涵蓋2242種常用字符類別,，確保專業(yè)性與準(zhǔn)確性。其設(shè)計充分考慮了字符殘損,、異形字,、多種排布等復(fù)雜場景，有效提升了模型對歷史文獻(xiàn)的適應(yīng)能力,。

據(jù)了解,，研究團(tuán)隊依托已有紅外圖像資料，從1萬余件簡牘文物中篩選出7416張高質(zhì)量圖像,，覆蓋不同材料,、書寫風(fēng)格與字體特征，確保數(shù)據(jù)的代表性與多樣性,。所有圖像使用目標(biāo)檢測標(biāo)注工具（LabelImg）對99852個字符進(jìn)行了精細(xì)標(biāo)注,，包括字符位置與類別信息。整個過程在專家釋讀指導(dǎo)下完成，兼顧學(xué)術(shù)價值與機器可讀性,。

為確?？茖W(xué)性，研究團(tuán)隊將數(shù)據(jù)集按比例劃分為訓(xùn)練集,、驗證集和測試集,，提升模型的泛化能力。數(shù)據(jù)集的字符類別統(tǒng)計顯示,，盡管字符尺寸差異較大,，但該數(shù)據(jù)集仍可為多尺度目標(biāo)檢測任務(wù)提供良好的支持。此外,，結(jié)合計算機視覺與歷史語言學(xué),，該數(shù)據(jù)集還將推動文博機構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為多模態(tài)文化遺產(chǎn)保護(hù)提供新的技術(shù)路徑,。

據(jù)悉,，隨著該數(shù)據(jù)集的推廣，研究團(tuán)隊預(yù)計將有更多深度學(xué)習(xí),、計算機視覺領(lǐng)域的研究者加入簡牘OCR研究,，并推動人工智能在歷史文獻(xiàn)解析、文化遺產(chǎn)保護(hù)等多學(xué)科交叉領(lǐng)域的應(yīng)用,。未來,，團(tuán)隊將繼續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)集，并探索圖像融合,、文獻(xiàn)綴合,、書寫風(fēng)格分析、端到端識別等前沿技術(shù),，為數(shù)字人文研究提供更加全面的技術(shù)支持,。

據(jù)了解，該工作由西北師范大學(xué)簡牘研究院,、甘肅省簡牘智能計算與數(shù)字人文工程研究中心張強教授團(tuán)隊具體開展,，上海中西書局、甘肅文化出版社提供相關(guān)數(shù)據(jù)資源,，西南大學(xué)參與數(shù)據(jù)驗證實驗工作,，相關(guān)研究論文發(fā)表于國際期刊《Scientific Data》。

蘭州日報社全媒體記者 馬文艷

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