Pytia (uczenie maszynowe)

Pythia to starożytny model przywracania tekstu, który odzyskuje brakujące znaki z uszkodzonego tekstu wejściowego za pomocą głębokich sieci neuronowych. Został stworzony przez Yannisa Assaela, Theę Sommerschield i Jonathana Praga, naukowców z Google DeepMind i University of Oxford .

Aby studiować społeczeństwo i historię starożytnych cywilizacji, historia starożytna opiera się na dyscyplinach takich jak epigrafia , badanie starożytnych tekstów inskrypcyjnych. Setki tysięcy tych tekstów, zwanych inskrypcjami , przetrwało do naszych czasów, ale często ulegają zniszczeniu na przestrzeni wieków. Nieczytelne fragmenty tekstu muszą następnie zostać odtworzone przez specjalistów, zwanych epigrafistami , aby wydobyć z tekstu znaczące informacje i wykorzystać je do poszerzenia naszej wiedzy o kontekście, w jakim tekst został napisany. Pythia bierze jako dane wejściowe uszkodzony tekst i jest szkolona w przywracaniu hipotetycznych renowacji starożytnych greckich inskrypcji, działając jako pomoc dla starożytnych historyków. Jego sieci neuronowej działa zarówno na poziomie znaków, jak i słów, skutecznie obsługując długoterminowe informacje kontekstowe i wydajnie radząc sobie z niekompletnymi reprezentacjami słów. Pythia ma zastosowanie do każdej dyscypliny zajmującej się starożytnymi tekstami ( filologia , papirologia , kodykologia ) i może pracować w dowolnym języku (starożytnym lub nowożytnym).