Pythia [1] [2] es un modelo antiguo de restauración de texto que recupera 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 apoya 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 resultan dañados con el paso 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 entrenada para devolver restauraciones hipotéticas de inscripciones griegas antiguas, trabajando como ayuda para los historiadores antiguos. Su arquitectura de red neuronal funciona tanto a nivel de caracteres como de palabras, por lo que maneja de manera efectiva información de contexto a largo plazo y trata de manera eficiente con representaciones de palabras incompletas. Pythia es aplicable a cualquier disciplina que se ocupe de textos antiguos ( filología , papirología , codicología ) y puede funcionar en cualquier lengua (antigua o moderna). [4]