Enabling Stroke-Level Structural Analysis of Hieroglyphic Scripts without Language-Specific Priors

📄 arXiv: 2601.05508v1 📥 PDF

作者: Fuwen Luo, Zihao Wan, Ziyue Wang, Yaluo Liu, Pau Tong Lin Xu, Xuanjia Qiao, Xiaolong Wang, Peng Li, Yang Liu

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-01-09

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HieroSA，无需语言先验知识实现象形文字笔画级结构分析

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 象形文字 结构分析 笔画提取 多模态学习 表意文字 跨语言泛化 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有LLM和MLLM在处理象形文字时，无法有效建模字符笔画的底层结构和语义信息。
  2. HieroSA框架将字符图像转换为标准化的线段表示，从而实现跨语言的结构分析。
  3. 实验证明HieroSA能够有效捕获字符内部结构和语义，无需语言特定先验知识。

📝 摘要（中文）

象形文字作为表意文字系统，在其内部结构组成中编码了丰富的语义和文化信息。然而，当前先进的大型语言模型（LLMs）和多模态LLMs（MLLMs）通常在结构上对此信息视而不见。LLMs将字符作为文本标记处理，而MLLMs则将其视为原始像素网格。两者都未能对字符笔画的底层逻辑进行建模。此外，现有的结构分析方法通常是特定于脚本的且劳动密集型的。在本文中，我们提出了一种新颖且通用的框架——象形文字笔画分析器（HieroSA），它使MLLMs能够自动从字符位图中导出笔画级结构，而无需手工制作的数据。它将现代表意文字和古代象形文字字符图像转换为归一化坐标空间中显式的、可解释的线段表示，从而实现跨语言的泛化。大量的实验表明，HieroSA有效地捕获了字符内部的结构和语义，绕过了对语言特定先验知识的需求。实验结果突出了我们的工作作为一种字形分析工具，用于更深入地理解象形文字脚本的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法，特别是大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs），在处理象形文字时，无法有效利用其内在的结构信息。LLMs将字符视为文本token，而MLLMs则将其视为像素网格，都忽略了笔画级别的结构信息。此外，现有的象形文字结构分析方法通常需要大量人工标注数据，并且依赖于特定语言的先验知识，泛化能力差。

核心思路：HieroSA的核心思路是将象形文字字符图像转换为显式的、可解释的线段表示。通过将字符分解为一系列线段，并将其置于一个标准化的坐标空间中，HieroSA能够提取字符的结构信息，而无需依赖于特定语言的先验知识。这种方法使得模型能够更好地理解字符的内部结构和语义，并实现跨语言的泛化。

技术框架：HieroSA框架主要包含以下几个阶段：1) 图像预处理：对输入的字符图像进行预处理，包括二值化、降噪等操作。2) 线段检测：使用线段检测算法（具体算法未知）从预处理后的图像中提取线段。3) 线段连接与优化：将检测到的线段连接成更长的笔画，并进行优化，例如去除冗余线段、平滑曲线等。4) 坐标归一化：将线段的坐标归一化到标准坐标空间，使得不同大小、不同书写风格的字符具有可比性。5) 结构表示：将处理后的线段信息作为字符的结构表示，供后续的分析和应用使用。

关键创新：HieroSA的关键创新在于其通用性和无需语言先验知识的特性。与以往依赖于特定语言规则和大量标注数据的方法不同，HieroSA能够自动从字符图像中提取结构信息，并将其表示为标准化的线段。这种方法使得HieroSA能够处理各种不同的象形文字，并实现跨语言的泛化。

关键设计：论文中没有详细说明线段检测算法的具体选择，以及线段连接和优化的具体方法。坐标归一化可能采用了某种仿射变换或相似变换，将不同大小和形状的字符映射到统一的空间。损失函数和网络结构等技术细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，HieroSA能够有效地捕获字符内部的结构和语义信息，无需语言特定的先验知识。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调了HieroSA在跨语言泛化方面的潜力，以及其作为字形分析工具的价值。

🎯 应用场景

HieroSA可应用于古文字研究、文化遗产保护、教育等领域。例如，可以帮助学者分析古代象形文字的演变过程，辅助文物修复人员理解文物上的文字信息，以及开发象形文字学习工具。该研究为深入理解和传承象形文字文化提供了新的技术手段。

📄 摘要（原文）

Hieroglyphs, as logographic writing systems, encode rich semantic and cultural information within their internal structural composition. Yet, current advanced Large Language Models (LLMs) and Multimodal LLMs (MLLMs) usually remain structurally blind to this information. LLMs process characters as textual tokens, while MLLMs additionally view them as raw pixel grids. Both fall short to model the underlying logic of character strokes. Furthermore, existing structural analysis methods are often script-specific and labor-intensive. In this paper, we propose Hieroglyphic Stroke Analyzer (HieroSA), a novel and generalizable framework that enables MLLMs to automatically derive stroke-level structures from character bitmaps without handcrafted data. It transforms modern logographic and ancient hieroglyphs character images into explicit, interpretable line-segment representations in a normalized coordinate space, allowing for cross-lingual generalization. Extensive experiments demonstrate that HieroSA effectively captures character-internal structures and semantics, bypassing the need for language-specific priors. Experimental results highlight the potential of our work as a graphematics analysis tool for a deeper understanding of hieroglyphic scripts. View our code at https://github.com/THUNLP-MT/HieroSA.