探索古文智能处理的新纪元：bert-ancient-chinese 项目推荐

探索古文智能处理的新纪元：bert-ancient-chinese 项目推荐

bert-ancient-chinese 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bert-ancient-chinese

项目介绍

在人工智能与数字人文的浪潮中，现代汉语的自动分析已取得了显著成果，然而古代汉语的自动处理研究却相对滞后。为了填补这一领域的空白，我们推出了 bert-ancient-chinese 项目。该项目旨在为古文自动处理领域提供一个高效、精准的预训练模型，以满足国学、史学、文献学等领域的实际需求。

bert-ancient-chinese 是基于 bert-base-chinese 继续训练得到的，专门针对古文语料进行优化。通过大规模的古文语料训练，该模型不仅扩充了词表，还提升了在古文自动分词和词性标注等下游任务中的表现。

项目技术分析

1. 词表扩充

古汉语文本多以繁体字出现，且包含大量生僻汉字。bert-ancient-chinese 通过在大规模语料中进行学习，将词表大小扩充至 38208，远超 bert-base-chinese 的 21128 和 siku-bert 的 29791。这一扩充不仅收录了更多生僻字，还显著提升了模型在下游任务中的表现。

2. 数据集扩展

相比于 siku-bert 仅使用《四库全书》作为预训练数据集，bert-ancient-chinese 使用了更大规模的数据集，涵盖了从部、道部、佛部、集部、儒部、诗部、史部、医部、艺部、易部、子部等多个领域，内容更为丰富，范围更加广泛。

3. 领域适应训练

基于领域适应训练（Domain-Adaptive Pretraining）的思想，bert-ancient-chinese 在 bert-base-chinese 的基础上结合古文语料进行继续训练，以获取面向古文自动处理领域的预训练模型。这种训练方式使得模型在古文处理任务中表现更为出色。

项目及技术应用场景

bert-ancient-chinese 的应用场景广泛，主要包括：

• 国学研究：为国学研究者提供高效的古文自动处理工具，帮助他们快速分析和理解古文文本。
• 史学研究：在史学研究中，古文文本的自动分词和词性标注是基础工作，bert-ancient-chinese 能够显著提升这些任务的效率和准确性。
• 文献学：文献学研究中，古文文本的处理是重要环节，bert-ancient-chinese 能够帮助研究者更好地处理和分析古文文献。
• 传统文化教育：在传统文化教育中，古文文本的自动处理工具能够帮助学生更好地理解和学习古文。

项目特点

1. 大规模词表

bert-ancient-chinese 拥有 38208 的词表大小，收录了更多生僻字，使得模型在处理古文文本时更加精准。

2. 丰富的数据集

项目使用了更大规模、内容更为丰富的古文语料进行训练，涵盖了多个领域，使得模型在不同类型的古文文本中都能表现出色。

3. 高效的下游任务表现

在 EvaHan 2022 比赛中，bert-ancient-chinese 在自动分词和词性标注任务中的表现均优于 siku-bert 和 siku-roberta，尤其是在《左传》和《史记》文本中的表现尤为突出。

4. 易于使用

bert-ancient-chinese 基于 Huggingface Transformers 框架，用户可以通过简单的代码调用即可使用该模型，极大地方便了开发者和研究者的使用。

结语

bert-ancient-chinese 项目的推出，标志着古文自动处理领域迈向了一个新的高度。无论你是国学研究者、史学研究者，还是传统文化教育的从业者，bert-ancient-chinese 都将是你不可或缺的工具。立即体验，开启古文智能处理的新纪元！

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项目地址: Jihuai/bert-ancient-chinese · Hugging Face

论文引用:

@inproceedings{wang2022uncertainty,
  title={The Uncertainty-based Retrieval Framework for Ancient Chinese CWS and POS},
  author={Wang, Pengyu and Ren, Zhichen},
  booktitle={Proceedings of the Second Workshop on Language Technologies for Historical and Ancient Languages},
  pages={164--168},
  year={2022}
}

联系我们: Pengyu Wang：wpyjihuai@gmail.com

bert-ancient-chinese 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bert-ancient-chinese