《大模型赋能文化遗产数字化：古籍修复与知识挖掘的技术实践》

在文化遗产数字化领域，大模型的核心应用难点在于如何处理古籍中大量的异体字、残缺文本与模糊语义，尤其是面对明清时期的手写残卷，传统的文字识别技术不仅准确率低下，更无法理解古籍中蕴含的历史语境与专业术语。我在参与某博物馆古籍数字化项目时，首先遭遇的便是大模型对古籍文字的“识别盲区”—初期使用通用大模型识别一本明代医学残卷，发现其将“癥瘕”误判为“症痕”，把“炮制”错解为“泡制”，更无法关联“君臣佐使”等中医方剂配伍逻辑，导致提取的知识完全偏离原意。为破解这一困境，我没有直接进行模型微调，而是先搭建“古籍文字与语境知识库”：通过整理《说文解字》《康熙字典》等权威字书，以及近现代古籍整理学术成果，构建包含5000+异体字、通假字的对照词典，每个文字标注字形演变、常见语境与释义差异；同时，针对医学、天文、历法等专业领域古籍，收集对应的行业术语库，标注术语的历史用法与现代对应概念（如“勾陈”对应天文领域的“小熊座”）。在此基础上，对古籍图像进行预处理优化，采用图像增强算法修复残损笔画，通过边缘检测技术分离文字与背景污渍，再将处理后的图像与知识库结合，生成包含文字上下文与领域术语的结构化prompt，引导大模型精准识别与理解。经过优化，模型对古籍文字的识别准确率从58%提升至93%，对专业术语的语义理解正确率从42%提升至85%，这一过程让我深刻认识到，大模型在文化遗产领域的应用，必须先搭建“历史语境与专业知识的桥梁”，否则再先进的模型也只能是“断章取义”。

解决文字识别与基础语义理解问题后，下一个关键挑战是大模型对“残缺文本的语义补全”能力不足。博物馆藏的大量古籍存在虫蛀、霉变、撕裂等损坏，部分页面甚至缺失整段文字，例如一本清代天文观测记录，其中“乾隆二十三年七月，荧惑入___，至___方出”的关键星体位置与时间信息缺失，直接导致这段记录的历史价值大打折扣。初期尝试用大模型直接补全，发现模型要么随意填充无意义的文字，要么补全内容与同时期天文观测规律相悖（如将“荧惑入太微”错补为“荧惑入紫微”）。为实现精准补全，我设计“多源史料关联+历史逻辑约束”的方案：第一步，通过文本挖掘技术，收集同一时期、同类型的古籍文献（如其他天文观测记录、官方史书天文志），构建“史料关联图谱”，标注不同文献中相同事件、星体、人物的关联关系（如“乾隆二十三年荧惑运行”在A文献与B文献