論文の概要: HieroLM: Egyptian Hieroglyph Recovery with Next Word Prediction Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04996v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 21:53:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 19:13:14.809441
• Title: HieroLM: Egyptian Hieroglyph Recovery with Next Word Prediction Language Model
• Title（参考訳）: HieroLM: 次の単語予測言語モデルによるエジプトのヒエログリフ回復
• Authors: Xuheng Cai, Erica Zhang,
• Abstract要約: エジプトのヒエログリフは多くの古代エジプトの遺物から発見されているが、浸食によってぼやけたり、行方不明になったりすることが多い。 ぼやけたヒエログリフの復元には、CNNやモデルヒエログリフリカバリといったコンピュータビジョン技術が用いられている。 本稿では,次の単語予測タスクとしてヒエログリフ回復をモデル化し,それに対応する言語モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Egyptian hieroglyphs are found on numerous ancient Egyptian artifacts, but it is common that they are blurry or even missing due to erosion. Existing efforts to restore blurry hieroglyphs adopt computer vision techniques such as CNNs and model hieroglyph recovery as an image classification task, which suffers from two major limitations: (i) They cannot handle severely damaged or completely missing hieroglyphs. (ii) They make predictions based on a single hieroglyph without considering contextual and grammatical information. This paper proposes a novel approach to model hieroglyph recovery as a next word prediction task and use language models to address it. We compare the performance of different SOTA language models and choose LSTM as the architecture of our HieroLM due to the strong local affinity of semantics in Egyptian hieroglyph texts. Experiments show that HieroLM achieves over 44% accuracy and maintains notable performance on multi-shot predictions and scarce data, which makes it a pragmatic tool to assist scholars in inferring missing hieroglyphs. It can also complement CV-based models to significantly reduce perplexity in recognizing blurry hieroglyphs. Our code is available at https://github.com/Rick-Cai/HieroLM/.
• Abstract（参考訳）: エジプトのヒエログリフは多くの古代エジプトの遺物から発見されているが、浸食によってぼやけたり、行方不明になったりすることが多い。 ぼやけたヒエログリフを復元するための既存の取り組みでは、CNNのようなコンピュータビジョン技術とモデルヒエログリフリカバリを画像分類タスクとして採用している。 一 甚大な損傷又は完全に欠落したヒエログリフに対処できないこと。 (2)文脈情報や文法情報を考慮せずに単一のヒエログリフに基づいて予測を行う。 本稿では,次の単語予測タスクとしてヒエログリフ回復をモデル化し,それに対応する言語モデルを提案する。 我々は異なるSOTA言語モデルの性能を比較し、エジプトのヒエログリフテキストにおけるセマンティクスの強い局所親和性から、我々のHieroLMのアーキテクチャとしてLSTMを選択する。 実験の結果,HieroLMは44%以上の精度を達成し,マルチショット予測や不足データにおいて顕著な性能を維持していることが明らかとなった。 また、CVベースのモデルを補完することで、ぼやけたヒエログリフを認識する際の難易度を大幅に低減することができる。 私たちのコードはhttps://github.com/Rick-Cai/HieroLM/で利用可能です。

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