论文

Stoicheia:用于古希腊文本恢复、解析和韵律扫描的字符级掩码扩散

Stoicheia: Character-Level Masked Diffusion for Ancient Greek Textual Restoration, Parsing, and Metrical Scansion

模型训练预训练

摘要

我们介绍了 Stoicheia,这是一种用于古希腊语的 405M 参数字符级屏蔽扩散编码器,其输入因素为五个对齐的、独立的可屏蔽平面:字母、单词和句子边界、变音符号、大写和标点符号。因此,单个主干可以修复空白、重新分段、强调和标点无间隔文本,而无需特定于任务的重新标记化。我们在一个开放的、经过修订的 3.8 亿单词语料库上对其进行预训练,并发布 11 个检查点:10 个旋转的、净化的折叠,保证对于任何给定的文学段落,至少有一个发布的模型从未见过其文本,并且一个没有接触过文献文本。三个实验——重建受损的铭文和纸莎草纸、形态句法标记和依存解析,以及使用韵律扫描的宏化——每个实验都带有匹配的随机初始化控制,隔离字符级扩散预训练的贡献:铭文重建有 5.6 个 CER 点,解析有 12.9 个 LAS,宏化有 6.0 个平衡精度点。在 Ithaca 自己的测试中,采用相同的冷冻样本和严格的评分,Stoicheia 相对于之前最先进的系统,将字符错误从 24.6(Ithaca)和 23.5(其 2025 年 Aeneas 框架后继者)降低到 15.5,并将 top-1 准确率从 63.0 和 64.0 提高到 74.5。