以图搜图技术在古籍版本比对中的应用,依托向量数据库的高精度特征匹配,能快速识别不同版本古籍的文字差异、版式特征,为古籍整理与研究提供高效工具,推动传统文化的深入挖掘。
将不同馆藏的古籍扫描图像转化为embedding向量,这些向量包含字体风格、行款格式、批注痕迹等细节特征,按 “经部”“史部”“子部”“集部” 分类存入向量数据库。研究者上传某一古籍的页面图像,系统能检索出其他版本的对应页面向量,精准标记出文字讹误、脱漏、增衍等差异,这些图像是珍贵的非结构化数据。
大模型增强了向量对古籍特征的捕捉能力,能区分不同刻本的印刷风格向量,例如识别宋刻本与明刻本在避讳字处理上的差异,辅助判断版本年代。对于残卷类古籍,系统可通过局部文字向量检索,拼接不同版本的残卷内容,还原古籍原貌。
该方案支持跨图书馆的古籍向量协同检索,当某一孤本存在残缺时,能快速关联其他图书馆的同源版本向量进行补全,打破古籍研究的地域限制。这种技术让古籍版本比对从人工逐字核对的繁琐过程,转变为高效精准的智能分析,加速古籍整理研究进程。
以图搜图技术在古籍版本比对中的向量数据库方案,核心是通过图像特征的向量化处理实现不同版本古籍的精准比对。技术上,先利用高分辨率扫描设备采集古籍的书页图像,通过图像处理算法提取字体风格、版式布局、刻工痕迹等特征,转化为高维向量,精准捕捉不同版本间的细微差异,如同一经文在不同刻本中的字形演变。
