इज़राइली छात्रों का एआई मॉडल पुरातनता के खोए हुए शब्दों को बचाता है

तेल अवीव [इज़राइल], नेगेव के बेन-गुरियन विश्वविद्यालय के ऐतिहासिक शोधकर्ताओं के छात्रों के लिए एक अभूतपूर्व विकास में, प्राचीन हिब्रू और अरामी शिलालेखों में अपठनीय अक्षरों और शब्दों को पुनर्स्थापित करने के लिए कृत्रिम बुद्धि की शक्ति का उपयोग किया गया है। हर साल, पुरातत्वविद् प्राचीन वस्तुओं का पता लगाते हैं। निकट पूर्व में हिब्रू और अरामी भाषा में लिखे गए ग्रंथ। ये शिलालेख क्षेत्र की समृद्ध सांस्कृतिक और ऐतिहासिक विरासत को समझने के लिए अमूल्य हैं, हालांकि, इनमें से कई ग्रंथों को समय के साथ नुकसान हुआ है, जिससे विद्वानों के लिए उन्हें समझना मुश्किल हो गया है। प्राकृतिक आपदाओं, राजनीतिक संघर्षों और समय की मार ने इन प्राचीन कलाकृतियों पर अपना प्रभाव डाला है, लेकिन बीजीयू का अभिनव दृष्टिकोण पुरालेख के क्षेत्र में क्रांति ला सकता है, जो सिक्कों, स्मारकों जैसी प्राचीन कलाकृतियों में पाए गए शिलालेखों की पहचान करने, वर्गीकृत करने और व्याख्या करने का विज्ञान है। , मूर्तियाँ, इमारतें, या प्राचीन पपीरस, चर्मपत्र या स्क्रॉल पर फव्वारा लिखना "इस सफलता में पुरालेख के क्षेत्र में क्रांति लाने की क्षमता है, प्रोफेसर मार्क लास्ट ने कहा, जिन्होंने छात्रों के प्रोजेक्ट की देखरेख की" न केवल हम प्राचीन ग्रंथों के पुनर्निर्माण में इतिहासकारों की सहायता कर सकते हैं अधिक सटीक रूप से, लेकिन मेरा यह भी मानना ​​है कि इस मॉडल को अन्य रूपात्मक रूप से समृद्ध प्राचीन भाषाओं में अनुकूलित किया जा सकता है। परंपरागत रूप से, पुरालेखविद् क्षतिग्रस्त शिलालेखों के लापता हिस्सों के पुनर्निर्माण के लिए समय लेने वाली मैन्युअल विधियों पर भरोसा करते थे। हालाँकि, उन तरीकों में त्रुटियाँ होने की संभावना रहती है। विश्वविद्यालय के सॉफ्टवेयर और सूचना प्रणाली इंजीनियरिंग विभाग के जिन छात्रों ने इस परियोजना को अपने हाथ में लिया था, उन्होंने इस चुनौती को "नकाबपोश भाषा मॉडलिंग कार्य का विस्तार" के रूप में स्वीकार किया। यह एक विशिष्ट प्रकार के नैचुरा भाषा प्रसंस्करण कार्य को संदर्भित करता है जो मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग की अवधारणा पर आधारित है, एक तकनीक जो आमतौर पर बड़े पैमाने पर लैंग्वेज मॉडल के पूर्व-प्रशिक्षण में उपयोग की जाती है। क्षतिग्रस्त सामग्री में एकल वर्ण, वर्ण एन-ग्राम (आंशिक शब्द), एकल पूर्ण शब्द और बहु-शब्द एन-ग्राम शामिल हो सकते हैं। लास्ट के नेतृत्व में, स्नातक छात्र निव फोनो, हरेल मोशायॉफ़, एल्डार करोल, एक इटाय असरफ ने एक मुखौटा भाषा मॉडलिंग लागू की। हिब्रू और अरामी में भ्रष्ट शिलालेख के लिए दृष्टिकोण इसमें पुराने नियम के 22,144 वाक्यों वाले डेटासेट पर सिस्टम को प्रशिक्षित करना और अतिरिक्त 536 वाक्यों पर इसका परीक्षण करना शामिल था, जिससे उल्लेखनीय सफलता प्राप्त हुई, शब्द और चरित्र भविष्यवाणी मॉडल के एक समूह को नियोजित करके, वे सक्षम थे क्षतिग्रस्त पाठ को पुनर्स्थापित करने में उच्च सटीकता प्राप्त करें उनका मॉडल, जिसे "एम्बिबल" कहा जाता है, मार्च में एसोसिएशन फॉर कम्प्यूटेशनल लिंग्विस्टिक्स की बैठक में यूरोपीय चैप्टर को प्रस्तुत किया गया था "हम उन इतिहासकारों की मदद कर सकते हैं जिन्होंने इन प्राचीन ग्रंथों को सटीक रूप से फिर से बनाने के लिए अपना जीवन समर्पित कर दिया है।" जितना संभव हो सके," लास्ट ने कहा, "इसके अलावा, मेरा मानना ​​है कि इस मोड को अन्य रूपात्मक रूप से समृद्ध प्राचीन भाषाओं (एएनआई/टीपीएस) को कवर करने के लिए बढ़ाया जा सकता है।