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文字的考释方法总结为形体对照法、推勘法、偏旁分析法等。人工智能中的图像识别、自然语言处理、知识图谱等技术正可与这几种方法相互对应。如推勘法。推勘法是将出土材料与文献中的记载进行对勘，寻绎文义，进而破解未释形体。近年来，自然语言信息处理技术发展迅速，在实体识别、语义关系等方面有重大提升。经过足够的数据训练，模型能够具有普通人甚至专家的能力。举一个通俗易懂的例子，假设“过节了我们煮△7吃”一句中的“△7”二形是未释字或残损字。如果要考证这两个形体，经过训练的深度学习模型可以给出备选答案，如“饺子”“汤圆”“粽子”等相符合的词语。因为有“过节”限定，所以“白粥”等普通熬煮食物不会被推荐；因为有“煮”字限定，“月饼”等非熬煮食品不会被推荐。深度学习模型完全能够捕捉语句里面关键字词的文意。对于例子中的这句话，普通人也能给出正确的判断方向。但是如果面对的是古文字材料，情况就不同了，因为多数人对古代汉语并不熟悉，即使专业学者也无法熟记大量的古代语料。所以，专家可以利用出土文献的释文数据和传世古书的记载来构建、训练语言模型，从而在研究过程中利用模型圈定待释字的目标范围，这能给予专家极大的帮助。当然，人工智能技术只能提供辅助性作用，进入这一研究领域并取得创新成果需要付出艰辛的努力，古文字学者往往要穷其毕生精力，专心致力于研究领域，才能获得一定的成就。(摘编自李春桃《人工智能如何辅助古文字研究》)材料三：近年来，人工智能技术突飞猛进，推动了甲骨学与计算机的深度结合。在甲骨学与计算机深度结合的背后，有着深刻的学科发展背景。放眼世界，“人工智能十古文字”的浪潮正席卷而来。以色列发现的“死海古卷”曾被称为20世纪最重要的考古发现，人工智能通过“虚拟拼图”帮助残卷复原，又通过辨析古卷上的笔迹类型，推测出“死海古卷”的撰写人数。甲骨学与计算机的深度结合，也正是这一波浪潮中的一朵浪花。为什么人工智能会与古文字碰撞出如此多的火花呢？因为二者有很多契合点。人工智能近期取得突破的重要领域，恰好能与古文字密切联系起来。比如，大家都很熟悉的人脸识别运用的是人工智能的图像识别技术，所有古文字本质上都是一种平面图像，识别起来并没有什么特殊的困难。再如，运用广泛的语音识别、机器翻译，本质上是人工智能的自然语言处理技术，而古文字是古代语言的一种书面形式，当然也可以成为自然语言处理的对象。在人工智能的助推下，古文字与计算机已经从初步连接开始走向深度结合，“计算古文字学”正在路上。与计算机素有渊源的甲骨学，无疑又走在这一深度结合的前列。(摘编自莫伯峰《“计算古文字学”正在路上》)4.下列对材料相关内容的梳理，不正确的一项是(3分)通过数字化技术将其藏品利于古文字的研究、A古文字资料收藏单位数字化并向社会分享传承和传播数字化技术在古文改变形成适应数字时代的古文字研究的传统模式字研究领域的运用新方法、新范式专家构建、训练人工替代帮助专家利用模型圈定C专业学者完成信息捕捉智能语言处理模型待释字的目标范围以色列发现“死海古人工智能技术推动“人工智能十古文字”取得卷”、我国甲骨学和计的迅猛发展研究新方式的诞生算机深度融合等成就语文试题第3页（共8页）