芝加哥大学的科学家正在开发一种机器学习体系，该体系能够主动转录在古代粘土板上找到的文本。

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芝加哥大学新闻报道，DeepScribe体系开始将着重于誊写古代伊朗阿契美尼德帝国(公元前550-330年)运用的楔形文字书写体系。

由于脚本的杂乱字符以及在其上书写的平板电脑的3D方式，现有的计算机体系难以翻译此脚本。

芝加哥大学东方学院及其计算机科学系的研讨人员团队以为，他们的体系能够做得更好。

为了构建模型，他们正在运用Persepolis Fortification存档中的6,000多张带注释的图画对其进行练习。这将辅导体系读取调集中从未进行过剖析的药片。

他们以为该体系能够发现有关阿契美尼德前史，社会和言语的新隐秘。

终究，它乃至能够习惯其他陈旧的写作方式。

“假如咱们能开宣布一种灵敏且可扩展的东西，而且能够传播到不同的脚本和时间段，那确实会发生变化，”芝加哥大学的副教授Susanne Paulus说。

翻译曩昔

练习数据根据研讨人员开发的言语词典以及学生树立的100,000多个独自标志的数据库。

芝加哥大学计算机科学系的Sanjay Krishnan教授运用此带注释的数据集来练习机器学习模型来读取其他平板电脑。该模型以大约80%的准确度成功破译了标志。

该小组将进行进一步的研讨以进步准确率。

及时地，它乃至能够协助确认其来历现在不知道的人工制品的来历。可是，他们将需求敏捷采纳举动，由于这些药片或许很快会回来其客籍国：伊朗。