大模型破译甲骨文创下新SOTA！复旦团队推出新框架

复旦大学团队提出一种基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架，显著提升零样本识别能力。该方法在HUST-OBC和EV-OBC数据集上实现了当前最先进的Top-10识别准确率，尤其在零样本设置下表现突出，Top-10准确率分别领先第二名26.2%和13.6%。团队构建了包含47,157个汉字的PD-OBS数据集，并设计了“部首-象形双重匹配机制”以增强模型泛化能力。实验表明，新方法不仅在识别准确率上表现优异，还具备更高的可解释性，在BERT-Score评估中优于GPT-4.1达21.6%。该研究为未破译甲骨文的自动分析提供了新工具，具有重要考古应用价值。
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