预报过去？DeepMind用AI复原古希腊铭文，登Nature封面

度是单个转换成。因此，Ithaca 前往代表其相符性总体的 84 个多种不同神话传说区域的概率。可以在地由此可知上将这些结果可视化，以阐明神话传说世界有可能存在的潜在地理保持联系； 时长划入：当需要相符一篇文献的年代时，Ithaca 有可能会归因于从9世纪此前 800 年到9世纪 800 年假设日此前产自，这可以使史学家认识到基本概念对特定日此前范围的可信度，共享有内涵的上曾观念； 显着由此可知：为了将结果表达显露来给史学家，Ithaca 应用于计算机视觉中都常用的一种技术来标记哪些匹配核酸对假设的助益远超过，转换成以多种不同颜色强度突显露 Ithaca 假设缺失注释、目的地和日此前的名词。

数据集集与基本概念

为了培训 Ithaca，该分析整合了一个 pipeline 来检索系统会未解决问题的 PHI 数据集集，该数据集集由 178,551 个铭刻转录注释都由。每个 PHI 铭刻都被分配了一个唯一的小数 ID，并标有与写作目的地和时长相关的配置文件集。PHI 共表列显露了 84 个神话传说区域，而年代信息以多种格式纪录，从上曾的时代到精确的年份间隔，用多种口语编著。PHI 数据集集在经过解决问题和过滤后，该分析得不到新数据集集 I.PHI，据认识到这是远超过的机器可操作者铭刻系统会设计数据集集，包含 78,608 个铭刻。

由于一小铭刻文字遗留下，该分析将大写字母和名词作为匹配，用字符 [unk] 回应受损、遗留下或未被发现的名词。接下来，为了借助大规模解决问题，Ithaca 的----是基于 transformer 的专家系统会指令集，它应用于安全感机制来举例来说匹配的多种不同一小（如大写字母、名词）对基本概念决策的影响过程。通过将匹配大写字母和名词回应与它们的依序左边信息连接起来，安全感机制得不到匹配注释的每个一小的左边。

Ithaca 的----由堆叠的 transformer 块都由：每个块转换成一系列解决问题后的回应，其长度等于匹配大写字母的数量，每个块的转换成踏入下一个块的匹配。----的之后转换成被传递给三个多种不同的特殊任务竖，分别解决问题稳定下来、地理划入和时长划入。每个竖都由一个热力此前馈专家系统会都由，各种类型针对每个特殊任务透过培训。在由此可知 2 附注的例子中都，稳定下来竖假设了三个遗留下的大写字母；地理划入竖将铭刻可分 84 个区域，并且按时长依序的划入竖将其追溯到9世纪此前 800 年至9世纪 800 年之间。

该名词的此前三个大写字母被隐匿，Ithaca 驳斥了翻修提议，同时，Ithaca 还假设了铭刻的邻近地区和日此前。

评估

如下表 附注，对于稳定下来特殊任务，Ithaca 始终优于竞争方法，获得 26.3% 的 CER 和 61.8% 的 top 1 生存率。仅仅只是，与本能专业人士相对，Ithaca 借助了 2.2 倍（即不够好）的 CER，而与 Pythia 相对，Ithaca 的 top 20 假设借助了 1.5 倍的性能提升，生存率为 78.3%。

值得注意的是，将史学家与 Ithaca 组合时，借助 Ithaca 辅助的本能专业人士的 CER 为 18.3%，top 1 生存率为 71.7%，与零碎本能专业人士 CER 和 top 1 相对，减少了 3.2 倍和 2.8 倍。

关于区域划入，Ithaca 的 top 1 假设生存率为 70.8%，top 3 的假设生存率为 82.1%。最后，对于时长划入，从主观日此前间隔到本能基线假设的平均时长是 144.4 年，家庭收入是 94.5 年，但 Ithaca 中都位距离仅为 30 年。

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