深耕古籍多模态OCR，共探技术新边界

当多模态智能技术真正开始“读懂”那些泛黄纸页上的千年墨迹时，我们的团队也正式报名参加了EvaHan 2026国际评测——这不仅是技术竞赛，更是一场跨越时空与历史的深度对话。

为什么选择EvaHan 2026？

古籍数字化，本质上就是让机器能够识别竹简刻字、宣纸印文。OCR技术正是连接“图像”与“文本”的关键桥梁。然而古籍文本的挑战远非现代印刷体所能比拟：异体字数量庞大、图文混排如迷宫般复杂、手写本的笔势千变万化——传统OCR技术在这些难题上屡屡受挫。而多模态大模型的崛起，恰恰为我们开辟了一条全新的解决路径。

EvaHan系列评测已走过四届历程：2022年在法国马赛率先攻克古汉语分词与词性标注，2023年转战中国澳门挑战机器翻译，2024年在意大利都灵完成了自动句读与标点处理，2025年又在美国阿尔伯克基聚焦命名实体识别——每一步都在拓展古籍智能处理的边界。2026年推出的多模态OCR任务，可以说是第一次系统性地让大语言模型在真实古籍图像上“真刀真枪”地较量：既要实现端到端的文字识别，又要理解复杂的版面结构。这无疑是前沿中的前沿，也是我们毫不犹豫报名的重要原因。

你做过成本核算吗？一位熟练的校勘人员，人工录入一页典籍大约需要3小时。而一套高效的OCR系统，可将效率提升上百倍。参加此次评测，我们期望探索这项技术能走多远，只为让更多珍本古籍走出恒温柜、被更多人阅读与利用。

三大任务，三条技术路线

EvaHan 2026设置了三大核心任务。根据官方发布的信息，每个任务背后都有明确的技术方向，下面不妨做一番梳理：

印刷文本识别（数据集A）——官方计划以Xunzi_Qwen2_VL_7B_Instruct模型为基底，融合《四库全书》异体字库进行定向微调。简而言之，旨在重点攻克避讳字、异体字带来的识别混淆问题。这一思路具有很强的针对性，值得深入跟进其具体实现细节。

混合版式解析（数据集B）——官方拟研发一套基于空间注意力机制的版面分析模块，使模型能够像古籍学者一样，自动区分插图、批注与正文之间的层级关系。试想：一张书页上既有正文大字，又有天头地脚的小字批注，中间还夹杂着木刻插图——要想一次精准理解，确实需要具备相当的“视觉智慧”。

手写文献转写（数据集C）——官方探索了一种新方法：将书法风格特征（如笔势走向、墨色浓淡）转化为文字识别的辅助信号，构建“视觉特征→文字形态”的映射桥梁。这为字迹潦草、墨迹斑驳的手写古籍识别提供了全新的视角与解决路径。

至于参赛模式——封闭还是开放？我们正结合自身技术储备与资源进行综合评估，注册完成后将确定具体方式。无论选择哪种，都会严格遵守评测规则：封闭模式仅使用官方训练数据和指定预训练模型；开放模式则会在技术报告中完整披露所有外部资源。干干净净，不留灰色地带。

期待与同行切磋共进

从古籍修复室里的细心补缀，到实验室里的代码调试，这场评测让两个世界的人坐到了同一张桌前。技术比拼固然重要，但跨领域交流同样不可或缺——也许你处理残损文字的一个小技巧，就能解决我版面分析的大难题；反之亦然。

目前团队已完成注册信息填报，正在等待2026年1月1日训练数据的正式发布。让千年典籍在数字时代“开口说话”，需要更多人一起努力。

2026年5月，西班牙马略卡岛的LREC会场，我们争取带着精心准备的成果赴约。不为虚名——只为那些尘封在图书馆恒温柜里的古籍，能在这个时代重新被世人看见、被机器读懂，焕发出全新的生命力。