一、古彝文
1.1 古彝文介绍
古彝文是彝族使用的一种古老文字系统，彝族是中国的少数民族之一，主要分布在中国西南地区。古彝文具有悠久的历史和独特的文化意义，被认为是世界上最古老的文字之一。
古彝文的起源可以追溯到公元前13世纪左右，据信是由古代彝族人民创造和使用的。它是一种表音文字系统，每个字符代表一个音节或一个音节的组合。古彝文的书写方式是从上到下、从左到右，类似于竖排的文字。它的形状多样，有直线、弯曲、斜线等不同的组合，形成了独特的图形。
古彝文的内容涵盖了丰富的彝族文化和历史信息，包括祭祀、婚姻、宗教、传统习俗等方面。通过研究古彝文，人们可以了解到彝族人民的生活方式、价值观念和社会结构。古彝文也是研究彝族历史和文化的重要线索和工具。
1.2 古彝文古籍保护背景
古彝文的研究对于彝族文化的保护和传承具有重要意义。通过深入研究古彝文，人们可以更好地理解彝族文化的独特之处，并促进彝族文化的传统与现代的交流与融合。
随着现代科技的进步，人们开始探索利用人工智能和计算机技术来识别和研究古彝文。合合信息与上海大学社会学院签署校企合作协议，通过将人工智能和计算机视觉技术应用于古彝文识别，可以更快速、准确地解读古彝文文献，并将其数字化保存，助力推动古彝文古籍保护和研究。
1.3古彝文识别的重难点
古彝文识别的重难点主要包括以下几个方面：
1.数据样本稀缺性：由于古彝文的使用较为有限，古彝文的数据样本相对稀缺。这使得训练和优化古彝文识别模型变得困难，因为需要大量的样本数据来训练模型以提高识别准确性。因此，缺乏充足的古彝文数据样本是古彝文识别的一个重要难点。
2.古籍修复：由于很多彝族文献遭到破坏和流失，存在缺失、污渍、模糊、噪声干扰等现象，像这样：
3.字符形状多样性：古彝文的字符形状非常多样，包括直线、弯曲、斜线等不同的组合。这使得古彝文的字符识别变得复杂，因为不同的字符可能具有相似或相同的形状，而相似的字符可能具有不同的语义。因此，准确地区分和识别古彝文字符的形状是一个重要的难点。
4.字符数量和组合规则：古彝文字符的数量较多，约有600个以上的字符。而且，古彝文的字符通常是由多个基本形状组合而成的，这种组合规则也具有一定的复杂性。因此，要准确地识别古彝文字符，需要对字符的数量和组合规则进行深入的研究和理解。
5.字词辨别和语义理解：古彝文的词汇和语义理解也是一个挑战。由于古彝文是表音文字系统，一个字符可能代表一个音节或一个音节的组合。因此，对于词句的辨别和语义理解需要结合上下文信息和语言学知识。这对于古彝文的自动识别和翻译来说是一个重要的难点。
为了应对这些重难点，古彝文识别需要结合人工智能和计算机视觉技术，如深度学习、图像处理和自然语言处理等。通过建立大规模的古彝文数据库、优化识别算法和加强语义理解，可以提高古彝文识别的准确性和效率。此外，加强对古彝文的研究和保护，提高对古彝文的认知和使用，也是解决古彝文识别难题的重要途径。
二、AI技术助力古文识别应用
作为世界上最古老的文字之一，古彝文是中华文明地图上神秘而耀眼的印记。合合信息联合上海大学、华南理工大学团队针对现有的西南彝志、云贵一带古彝文字符开展统一编码，并于近期发布了业内首个古彝文基础编码数据库（简称“数据库”）。
该数据库包含上千个古彜文基础编码，通过API数据接口等形式，该数据库有望帮助高校研究人员、文化工作者、兴趣爱好者等人群快速找到古彝文在字典中的读音、汉语释义、用法，如同“大字典”一般，帮助人们降低古彝文书籍、文献阅读的门槛，以数字化手段助力传统文化保护、创新之路。
研究古彝文字集，有助于理解尚未被翻译成汉文、用字尚未规范化的古籍，更深层、透彻地作用于传统文化保护，同时通过建立古彝文数据库，填补当前国内外研究的空白。合合信息与华南理工大学共同成立文档图像分析识别与理解联合实验室，联合上海大学社会学院，共同解决数据库建设中的学术性、技术性难点。
合合信息与上海大学将合力完成以《西南彝志》为中西的贵州古彝文图像识别及数字化校对工作，帮助后续古彝文的检测、识别、标注，利用旗下扫描全能王的智能高清滤镜技术也可以进行古彝文的古籍修复。
2.1 智能高清滤镜技术
智能高清滤镜技术可智能检测图像中存在的问题，自动判定图像优化方式，实现模糊、阴暗、手指等干扰因素全处理。传统古籍问卷存在水迹、残旧、破损等情况，通过智能高清滤镜能够去除相关痕迹复现高清文档并开展识别。
从而增强文字的可读性，为接下来的文字信息提取、识别创造了良好的条件。
2.2 基于深度学习的复杂场景文字识别技术
基于深度学习的复杂场景文字识别技术是一种能够自动识别和提取复杂场景中的文字信息的技术。它可以应对各种复杂的场景，如模糊、扭曲、光照不均、背景干扰等，实现高准确度的文字识别。这种技术的核心是深度学习模型，通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的结合来处理图像中的文字。整个过程可以分为三个主要步骤：文本检测、文本定位和文本识别。
1、首先是文本检测：它的目标是在图像中定位出文字的位置。通常使用卷积神经网络来进行文本区域的检测，网络会学习到图像中文字的特征，通过滑动窗口或区域提议的方式来检测可能的文字区域。
2、接下来是文本定位：这一步是为了更精确地定位出文字的位置。通常使用回归模型或者基于锚点的方法来对文本区域进行精确定位，以获得更准确的文字边界框。
3、最后是文本识别：这一步是将文字从图像中提取出来并进行识别。通常使用循环神经网络（如长短时记忆网络，LSTM）来对文字进行识别，网络会学习到文字的上下文信息，从而提高识别的准确度。
4、此外，为了提高复杂场景文字识别的准确度，还可以采用一些技巧和策略，如数据增强、多尺度处理、注意力机制等。数据增强可以通过旋转、缩放、扭曲等方式生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力。多尺度处理可以通过在不同尺度下对图像进行处理，提高对不同大小文字的适应能力。而注意力机制可以帮助模型更关注重要的文字区域，减少背景干扰对识别结果的影响。
古彝文项目将根据上海大学古彝文研究员设计的四字节编码系统，引入合合信息智能文字识别技术，对异体字、变体字、误用字和混用字等进行标注、识别、比对，并由此建立起精确的彝文古籍电子数据库，识别标注效果如下所示：
2.3 自然语言处理（NLP）技术
自然语言的语义理解是指对自然语言文本中的意义和语义进行理解和解析的过程。它是自然语言处理（NLP）中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够准确地理解和推断文本的含义，从而实现更高级别的语言处理任务。
注意力机制在语义理解中可以发挥重要作用，下面是一个基于注意力机制语义理解的实现过程：
数据预处理：首先，需要对古彝文数据进行预处理。这包括分词、词性标注、句法分析等步骤，以便将古彝文转换为计算机可以理解的形式。
建立词嵌入模型：将古彝文中的每个字或词映射为一个高维向量表示，可以使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe等）或自定义的古彝文词嵌入模型。
构建编码器-解码器模型：使用Transformer作为编码器-解码器模型的基础架构。编码器将输入的古彝文序列转换为高维特征表示，解码器根据编码器的输出和目标序列生成对应的输出序列。
自注意力机制：在编码器和解码器的每个层中，使用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。自注意力机制能够计算输入序列中不同位置的相关性，并根据相关性对特征进行加权。
上下文编码：利用自注意力机制，在编码器中对输入序列中的每个字或词进行上下文编码。通过对输入序列中的每个位置进行自注意力计算，可以得到每个位置的上下文信息。
解码过程：在解码器中，根据编码器的输出和目标序列，使用自注意力机制生成对应的输出序列。解码器通过不断预测下一个字或词来生成输出序列，直到遇到终止符号或达到最大长度。
语义理解结果：根据解码器生成的输出序列，可以得到对古彝文的语义理解结果。这些结果可以包括句子的情感、主题、语义角色等。
注意力机制能够帮助模型在语义理解任务中更好地捕捉输入序列中的重要信息，从而提高古彝文的语义理解能力。通过对输入序列中不同位置的相关性进行建模，注意力机制使模型能够更好地关注句子中的关键部分，从而更准确地理解古彝文的语义。
目前针对古彜文虽然能够识别出相关基础编码，但对应的释义需要根据上下文重新解读，在古彝文识别项目中，合合信息就借助了注意力机制（Transformer）完成语义理解。
三、古彝文识别的意义
在2021年、2022年的世界人工智能大会上，合合信息展现了智能文字识别技术在甲骨文、西周钟鼎文（金文）中的应用，这些研究成果为古彝文的识别提供了良好的基础。甲骨文和古彝文同源于骨刻文，这种文字最早出现在骨头上，随后发展为甲骨文、金文、小篆、隶书、楷书等不同的书写形式。这些文字之间存在许多相通之处，使得文字识别技术在不同阶段得以延续和发展。
通过与上海大学联合开启的“贵州古彝文图像识别及数字化校对项目”，合合信息将智能文字识别技术应用于古彝文的保护和传承中。这个校企合作项目的成功开展，为合合信息在小语种保护和古文化传承方面提供了重要的支持。通过智能文字识别技术的应用，古彝文的数字化处理变得更加高效和准确，使得更多人能够了解和认识古彝文这一珍贵的文化遗产。
随着人们对小语种和古文化的保护意识不断提高，合合信息将继续加强智能文字识别技术的研究和应用，为保护和传承这些珍贵文化遗产做出更大的贡献。
