2026年10月23日，北京大学“数字与人文节气沙龙”第67期（2026霜降篇）在北京大学百周年纪念讲堂四季庭院举行。本次活动由北京大学社会科学部、大数据分析与应用技术国家工程实验室联合主办，以“人工智能辅助下的斯拉夫古文献校勘研究范式转型探索”为主题，特邀北京大学外国语学院俄语系长聘副教授、俄语教研室主任尹旭担任主讲人，聚焦人工智能赋能冷门古文献研究，围绕斯拉夫古文献数字化校勘实践、学科人才培养范式革新开展研讨。来自校内外语言学、历史学、信息管理、计算机相关院系，以及图书馆、档案馆等机构的多领域专家学者与师生代表应邀出席。沙龙由大数据分析与应用技术国家工程实验室项目经理孙震主持。
沙龙现场
尹旭以“人工智能辅助下的斯拉夫古文献校勘研究范式转型探索”为题作主题报告。他指出，国内斯拉夫古文献研究较为冷门，面临文本识读门槛高、校勘工作量大、专业人才匮乏等困境，传统人工录入校勘耗时漫长。团队依托Transkribus平台训练古文献识别模型，将字符统一转为Unicode编码，通过机器初步识别结合人工迭代校对，提升文本处理效率，校勘训练过程同时兼具人才培养作用。他同时剖析了技术现实局限，如古文献多样字体、书页污损、字符重叠、行上符号等会制约识别精度。项目以中国国家图书馆馆藏1648年莫斯科版《语法》为对象，采用滚动训练模式，并增设人工版面分块校对优化流程。模型对同厂印本识别效果较好，但手抄本、异版本识别仍存在短板，需持续迭代完善。
在交流研讨环节，来自不同领域的与会专家围绕项目实践展开对话。大家就古文献转写规范、异体字处理、版面结构解析、多语种古籍数字化、识别结果二次加工、档案信息抽取、中外学术合作、平台本地部署等现实问题充分交换意见。技术领域专家提出，可结合语言模型辅助校对，进一步降低人工校对负担；历史学者指出，该研究能够降低中世纪俄国史研究的入门门槛，填补国内相关领域研究空白；图书馆与档案从业者分享馆藏古籍、档案手稿数字化工作痛点，期待该套实践经验能够为多民族古文献整理提供方法论借鉴。
本次沙龙依托北京大学人文社科数智化研究基地举行，打通人工智能技术与冷门古文献研究之间的壁垒，为校内外数字人文、古籍校勘、多语种文献数字化建设搭建跨学科交流平台。活动推动文理工多领域思想碰撞，为探索人工智能赋能冷门人文学科、斯拉夫古文献资源库建设、复合型古文献人才培养凝聚共识，助力探索智能时代下人文学科研究新路径。
专题链接：“数字与人文”节气沙龙
