Pythia [1] [2] es un modelo de restauración de texto antiguo que recupera los caracteres faltantes de una entrada de texto dañada utilizando 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 inscritos antiguos. Cientos de miles de estos textos, conocidos como inscripciones , han sobrevivido hasta nuestros días, pero a menudo se dañan a lo largo de los siglos. Luego, las partes ilegibles del texto deben ser restauradas por especialistas, llamados epigrafistas , para extraer información significativa del texto y utilizarla para ampliar nuestro conocimiento del contexto en el que se escribió el texto. Pythia toma como entrada el texto dañado y está capacitada para devolver restauraciones hipotéticas de inscripciones griegas antiguas, que funcionan como una ayuda para los historiadores antiguos. Su red neuronalla arquitectura funciona tanto a nivel de carácter como de palabra, por lo que maneja de manera efectiva la información de contexto a largo plazo y trata de manera eficiente con representaciones de palabras incompletas. Pythia es aplicable a cualquier disciplina que trate con textos antiguos ( filología , papirología , codicología ) y puede funcionar en cualquier idioma (antiguo o moderno). [4]