20世纪计算机普及后，为了满足西夏文字电脑处理的需要，学者们分析西夏文字的角度发生了变化，针对西夏文字的信息处理研究主要集中在手抄古籍文献中的文字识别问题。随着西夏文化研究的发展，西夏文字字符已经完成了编码和输入，其语义信息也得到了较好的归纳。通过创建专门的字库、设计专用的输入法，西夏文字得以进入数据库，不仅丰富了西夏文字的信息存储和管理方式，也促使西夏文研究模式开始从纸质化向电子化转变。这些基础性先导工作，既是在西夏学和计算机之间搭建了一座桥梁，同时也昭示了学科协同的无限可能。
在数智时代，我们迎来了古文字研究突破瓶颈的历史机遇。通过引入人工智能与知识图谱技术，可以实现对西夏文化遗产的数字化重构，将零散、沉默的古籍文字转化为动态、可交互的“活数据”。这些基础性工作为西夏学与计算机之间搭建了一座桥梁，昭示了学科协同的无限可能。本文将重点探讨如何利用人工智能技术构建西夏文字的组件知识图谱，为西夏文字研究提供新的思路和工具。
过去依靠人力很难保证西夏文字数字化的全面性和穷尽性。随着人工智能技术的成熟和进步，通过系统而全面的整理便可展现出创新的前景。过去由于数据量太大，做不好或不能做的题目，目前随机计算机算力越来越强大，这些题目也都将成为计算西夏学可以重点发力的方向。
西夏文及其文献是中华优秀传统文化的组成部分，其中蕴含着丰富的中华文明元素。通过研究构建电子数据库，能够为学术研究和文化传承提供重要的基础数据，促进古文字的数字化保护和传播。
目前，国内外对西夏文字的研究主要集中在基础工作上，如文字的摹写和识别、字典和工具书的编纂、历史文献的整理和分析等。近年来，随着计算机技术和深度学习方法的发展，一些学者开始尝试将这些技术应用于古文字的识别和研究中。例如，通过图像识别技术，对西夏文字进行自动化识别和分类，提高了研究效率和准确性。
通过构建全面的电子数据库，西夏文字研究者可以更方便地访问和分析文字数据，从而揭示文字演变的规律和特点。此外，借助大数据和人工智能技术，可以对大量的西夏文字进行快速识别和分类，解读更多的古文字信息，推动中华古文字研究的深入发展。总之，西夏文字的研究具有重要的历史和文化价值，通过引入先进的计算机技术和深度学习方法，可以提高研究效率，推动相关领域的发展。研究这些古文字，不仅可以解读古代社会的面貌，还可以揭示文字的演化和传承过程，为中华文明的研究提供新的视角和方法。
通过研究西夏文字的识别方法，可以为古文字研究提供新的工具和手段，提高文字识别的效率和准确性，推动相关领域的研究进展。同时，通过构建电子数据库，能够为学术研究和文化传承提供重要的基础数据，促进古文字的数字化保护和传播。
1．人工智能在古文字研究上的应用
当今，社会科学和人文科学已经走进电子化的时代。近几年AI已经成为牵引科技发展的火车头，NLP又是AI皇冠上的明珠，知识图谱作为NLP一种典型分支，一直在科技发展列车的头部，出现了很多高效模型，发展迅速。现如今，知识图谱不论是从其构建，还是利用其进行知识推理，都是在AI加持下进行的。
人工智能技术突飞猛进，推动西夏学与计算机深度结合。人工智能使得计算机功能更强大，与西夏学结合的领域更多样化，涌现了一批引人注目的成果。在西夏学与计算机深度结合的背后，还有着更深的学科发展背景。放眼世界，“人工智能+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。著名的人工智能团队Deepmind与古希腊文专家合作，不仅使得古希腊文字的修复准确率不断提高，而且还确定了这些文字的书写时期。所以，西夏学与计算机的深度结合，也是这一波浪潮中的一朵浪花。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。
2．人工智能中的知识图谱的应用：基于知识表示学习的文字知识图谱
知识图谱本身是一种网状数据结构，它基于图的数据结构，是一种语义网络，它将复杂的知识领域以可视化的方式展示出来，更灵活、更多角度的揭示事物之间的关系，揭示事物之间有价值的信息。知识图谱的构建和使用涉及到数据的组织和管理，它可以对数据进行结构化存储和高效检索，并赋予知识管理更方便的可视化度功能。
知识表示学习由于其便于计算、提高知识获取和推理的效率等优点，逐渐成为知识图谱领域的突破点之一。知识表示学习通过不断学习知识图谱中的实体和关系并将其映射到低维稠密的向量空间，实现知识的有效表示。知识表示学习按照技术应用可以划分为基于翻译的方法、基于语义匹配的方法、基于神经网络的方法和基于图神经网络的方法。不同方法各有优势：基于翻译的方法注重语义关系的建模，语义匹配的方法强调概念间的关联，神经网络和图神经网络的方法则能够捕捉复杂的结构信息，这些方法为西夏文字组件知识图谱的表示与推理提供了丰富的工具箱。
3．基于人工智能的西夏文字“偏旁部首”组件的知识图谱
西夏文字绝大部分是合体字，其构字结构具有类似“积木”的特点，由独立的组件构成。这种特性为我们构建组件知识图谱提供了便利。知识图谱是一种基于图的网状数据结构，它能将复杂的知识领域以可视化的方式展示，更灵活、多角度地揭示事物间的关系和有价值的信息。通过知识表示学习，可以有效地将这些组件和它们之间的关系映射到计算机能理解的向量空间，从而实现知识的有效表示。借助人工智能技术，能够系统性地整理这些组件，揭示其内在规律，为文字的进一步解码和语言学研究奠定基础。
西夏文字结构和组成的系统化研究，使西夏文拆分有了方便的数智化工具，为进一步的文字解码和语言学研究奠定数智化的基础。西夏文字的组件的知识图谱，由于其组件的灵活性及计算机介入后的智能性，由于组件的灵活性及计算机介入后的智能性，也许为打开西夏文字这座中华文明宝库中的更多房间门，增加一把“钥匙”。
构建西夏文字的组件知识图谱并非要取代人类学者，而是为了构建一种“人机协同”的学术新范式。人工智能将成为学者的“智能助手”，把他们从繁琐的重复性劳动中解放出来，从而专注于更高层次的智力创造。这种以数据驱动的方式对西夏文字进行数字化重构，不仅是在抢救珍贵的文化遗产，更是在生动、具体地阐释中华民族文化互相吸收、融合的历史，为铸牢中华民族共同体意识注入了新的科技内涵。这种技术框架与工作模式可以推广应用于契丹文、女真文等其他少数民族古文字的研究，为系统性地梳理和呈现中华文明多元一体格局提供一套强有力的数字化工具集。
将西夏文进行数字化重构，不仅是在抢救一份珍贵的文化遗产，更是在以数据驱动的方式，生动、具体地阐释中华民族文化的互相吸收、互相融合的形成历史。它为增强文化认同提供了可触、可感的历史依据，为铸牢中华民族共同体意识注入了新的科技内涵。长远来看，西夏文字数智化探索的技术框架与工作模式，可以推广应用于契丹文、女真文等其他少数民族古文字的研究中，为系统性地梳理和呈现中华文明的多元一体格局提供一套强有力的数字化工具集，是国家“语言智库”建设的重要组成部分。
（作者简介：杨国涛，宁夏大学经济管理学院教授、博士生导师；梁循，中国人民大学信息学院教授、博士生导师、国家社会科学基金重大项目首席专家；宋世超，中国人民大学信息学院博士生；王龙，宁夏大学民族与历史学院教授。）
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