Kaggle竞赛实战解析：基于大模型的低资源古亚述语翻译挑战

四千年前，亚述商人留下了世界上最为丰富的日常生活与商业档案。数以万计的泥板记录着债务清算、商队调度乃至家庭琐事等真实历史片段。

数据概览与现状

• 数据来源：约 23,000 块幸存的泥板，其内容构成了连接美索不达米亚与安纳托利亚的古代贸易网络档案。
• 翻译困境：其中超过一万块泥板尚未被译读。全球范围内，具备阅读此种特定方言专业能力的学者不足十二人。
• 语言特性：比赛主要涉及古亚述语，它是阿卡德语的一个早期方言分支。阿卡德语则是已知最早拥有文字记录的闪米特语系语言。
• 历史价值：不同于后世修饰过的古典文献，这些文字是第一手、未经雕琢的生活实录，堪称“青铜时代的社交媒体动态”。

核心任务与挑战

本次竞赛要求参赛者构建一个高效的神经机器翻译模型，将阿卡德语的转写文本自动转换为英文翻译。

面临的主要技术挑战包括：

• 低资源语言：可供模型学习的双语对齐数据相对稀缺。
• 形态复杂性：阿卡德语是一种高度综合的语言，单词形态复杂，单个词所承载的语义信息往往需要多个英文单词才能完整表达。
• 架构适配性：为现代高资源语言（如德-英）设计的标准翻译模型架构，在处理此类古老、复杂的语言时往往表现不佳。

数据集解析

本次比赛的数据集设计独具匠心，不仅提供了标注数据，更包含了大量需要参赛者自行挖掘价值的“半监督”数据，这对参赛者的数据处理与利用能力提出了更高要求。

• train.csv (约1500条)：核心训练集，包含阿卡德语转写文本及其对应的英文参考译文。
• test.csv (约4000条)：最终用于评估模型性能的测试集句子。
• sample_submission.csv：提交结果的文件模板。
• published_texts.csv (约8000条)：扩展数据集，包含大量阿卡德语转写文本，但没有对应的英文翻译。
• publications.csv & bibliography.csv：包含880篇学术出版物的OCR原始文本。这些文献中“隐藏”着成千上万条泥板记录的译文，是宝贵的额外数据来源，需要参赛者通过文本挖掘技术进行提取和利用。

评估指标

比赛采用BLEU分数与chrF++分数的几何平均值作为最终评估标准。

1. BLEU Score：基于词汇重合度的经典机器翻译评估指标。
2. chrF++ Score：基于字符级n-gram的评估指标，对于阿卡德语这类形态复杂的语言具有更好的鲁棒性。

比赛时间线 (2025-2026)

• 竞赛开始：2025年12月16日
• 报名与组队截止：2026年3月16日
• 最终提交截止：2026年3月23日

参赛者需要充分利用有限的标注数据和丰富的未标注资源，结合先进的大语言模型（LLMs）或序列到序列模型，设计出能够克服低资源与语言复杂性挑战的翻译方案。这对于深入理解Python在NLP领域的应用具有极高的实践价值。