塑造历史：用于跨越三千年的楔形文字泥板分析与年代测定的先进机器学习技术

楔形文字泥板出现于公元前四千纪末的古美索不达米亚，是人类最早的书写系统之一。这些文物以泥板上的楔形印记为特征，提供了对美索不达米亚文明各个领域的洞察。传统上，对这些泥板的分析和年代测定依赖于对形状和书写风格的主观评估，导致确定其确切时间起源的不确定性。最近的数字化进展通过增强可访问性和分析能力，彻底改变了楔形文字的研究。我们的研究独特地关注泥板的轮廓作为其历史时期的重要指标，这与大多数集中于文本内容的研究不同。利用来自楔形文字数字图书馆倡议收藏的超过94,000张图像的前所未有的数据集，我们应用深度学习方法对楔形文字泥板进行分类，涵盖超过3000年的历史。通过利用统计、计算技术和变分自编码器（VAE）的生成建模，我们在这些古代文献的自动分类方面取得了实质性进展，重点关注泥板的轮廓作为关键预测因子。我们的分类方法从使用高宽比的决策树开始，最终使用ResNet50模型，在泥板轮廓上实现了61%的宏F1分数。此外，我们引入了新颖的VAE驱动工具来增强可解释性，并使研究人员能够探索不同时代和类型中泥板形状的变化。这项研究通过展示大规模数据分析与统计方法结合的价值，为文献分析和古文书学做出了贡献。这些见解为历史学家和铭文学家提供了宝贵的工具，丰富了我们对楔形文字泥板及其产生文化的理解。