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- 该方法在继承 Transformer 模型强大建模能力的同时，结合古籍特有的稀疏结构与复杂布局特点，设计了多项创新机制。其核心目标是：在有限训练数据下，依旧能够实现对古籍逻辑结构（如段落、标题、注释）与物理结构（如文字块、插图、边框）的精准识别与定位。 该方法在继承 Transformer 模型强大建模能力的同时，结合古籍特有的稀疏结构与复杂布局特点，设计了多项创新机制。其核心目标是：在有限训练数据下，依旧能够实现对古籍逻辑结构（如段落、标题、注释）与物理结构（如文字块、插图、边框）的精准识别与定位。
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