Pythia (aprendizaje automático)

Pythia ^{[ 1 ] [ 2 ]} es un modelo de restauración de textos antiguos que recupera caracteres faltantes de textos dañados mediante redes neuronales profundas. Fue creado por Yannis Assael , Thea Sommerschield y Jonathan Prag , investigadores de Google DeepMind y la Universidad de Oxford . ^{[ 3 ]}

Para estudiar la sociedad y la historia de las civilizaciones antiguas, la historia antigua se basa en disciplinas como la epigrafía , el estudio de los textos antiguos inscritos. Cientos de miles de estos textos, conocidos como inscripciones , han llegado hasta nuestros días, pero a menudo se dañan con el paso de los siglos. Las partes ilegibles del texto deben ser restauradas por especialistas, llamados epigrafistas , para extraer información significativa y utilizarla para ampliar nuestro conocimiento del contexto en el que fue escrito. Pythia toma como entrada el texto dañado y está entrenado para devolver restauraciones hipotéticas de inscripciones griegas antiguas, funcionando como una herramienta de apoyo para los historiadores antiguos. Su arquitectura de red neuronal funciona tanto a nivel de caracteres como de palabras, manejando así eficazmente la información contextual a largo plazo y gestionando eficientemente las representaciones incompletas de palabras. Pythia es aplicable a cualquier disciplina que se ocupe de textos antiguos ( filología , papirología , codicología ) y puede funcionar en cualquier idioma (antiguo o moderno). ^{[ 4 ]}