让古籍”活”起来：这款AI工具让普通人也能读懂文言文
南京农业大学与中华书局古联公司联手打造的荀子古籍大语言模型，就像一位博古通今的智能学者。这个专攻古籍处理的AI系统，基于20亿字古籍语料训练而成，能自动完成古籍标点、翻译、诗歌创作等一系列任务，让晦涩难懂的文言文变得平易近人。
可以在GitHub和ModelScope等网站免费下载使用。
- 基座模型XunziALLM：https://modelscope.cn/models/Xunzillm4cc/Xunzi-Qwen
- 对话模型XunziChat：https://modelscope.cn/models/Xunzillm4cc/Xunzi-Qwen-Chat
- GitHub地址：https://github.com/Xunzi-LLM-of-Chinese-classics/XunziALLM/
📚 核心功能：古籍处理的智能助手
荀子模型让古籍研究进入了智能时代。无论是标点断句还是跨语言翻译，这个AI助手都能轻松应对。
- 智能标点与信息抽取：自动为复杂文言文添加标点，准确还原古汉语语法逻辑，错误率低于3%。同时能识别提取人物、事件、地点等关键信息，准确率高达92.6%。
- 跨时代语言转换：将文言文流畅转化为现代汉语或英语，既保留原文意境又符合当代表达习惯。翻译质量远超通用模型，特别适合古籍普及推广。
- 传统诗歌创作：依据给定主题自动生成符合格律的诗词，支持五言、七言、词牌等多种体裁，创作效果遵循《平水韵》规范。
- 定制化开发支持：开放基座模型，研究者可用私有语料进行微调，优化特定任务表现，满足个性化研究需求。
荀子系列模型可以做什么？
荀子系列模型主要功能包括：智能标引、信息抽取、诗歌生成、高质量翻译、阅读理解、词法分析、自动标点等，可显著提高古籍处理和研究的效率。
- 古籍智能标引，荀子模型具备强大的古籍文献标引能力，能够对古籍中的内容进行高质量主题标引，帮助研究人员快速了解文章主题。
- 古籍信息抽取，荀子模型能够自动从古籍中抽取关键信息，如人物、事件、地点等，大大节省了研究人员的信息整理时间。
- 诗歌生成：荀子模型还具备诗歌生成的能力，能够根据给定的主题或关键词，自动生成符合语法规则和韵律要求的古诗，为诗词爱好者提供创作灵感。
- 古籍高质量翻译：对于那些难以理解的古籍文献，荀子模型能够提供高质量的翻译服务，帮助研究人员更好地理解原文含义。
- 阅读理解：荀子模型能够对给出的古文文本进行分析解释，实现对古籍文本的自动阅读。
- 词法分析：荀子模型可以完成古籍文本的自动分词和词性标注，能够有效提升语言学工作者的研究效率。
- 自动标点：荀子大模型可以快速完成古籍文本的断句和标点，提升研究者以及业余爱好者对古籍文本的阅读体验。
适合谁使用？
- 文史研究者：自动标点节省文献整理80%时间，信息抽取助力历史研究
- 高校学生：辅助古代汉语学习，快速理解文言文内涵
- 出版机构：加速古籍整理出版流程，提高工作效率
- 文化爱好者：轻松读懂古籍内容，创作传统诗词作品
- 开发者群体：基于开源模型二次开发，构建专属古籍处理工具
荀子模型深度评测与竞品对比
👍 核心优势：
- 古籍处理专精性强：文言文处理能力远超通用模型，诗歌生成严格遵循传统格律
- 学术价值突出：信息抽取功能支持历史研究，自动标点大幅提升文献整理效率
- 完全开源免费：完整开放模型权重，学术机构可自由进行二次开发和研究
- 功能全面覆盖：从标点断句到翻译创作，提供古籍处理全链条解决方案
👎 主要不足：
- 现代文本处理弱：在处理非古籍内容时，表现显著低于ChatGPT等通用模型
- 部署门槛较高：需要16GB显存才能运行，普通用户难以直接使用
- 多模态支持缺失：仅支持文本处理，缺乏古籍图像、拓片识别能力
- 交互体验待提升：需要命令行操作，对非技术用户不够友好
🔍 与主要竞品对比：
| 对比维度 | 荀子模型 | 清华大学九歌 | 字节文理古籍版 |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 标引/翻译/标点全链条 | 专注古诗生成 | 文言文-现代汉语互译 |
| 语料规模 | 20亿字（含四库全书） | 千万级唐诗宋词 | 10亿字史书文献 |
| 技术特色 | 基于Qwen架构微调 | 格律控制算法 | 实时交互翻译 |
| 开源程度 | 完整模型权重开源 | API调用 | 部分功能闭源 |
| 学术适配 | 支持研究场景 | 纯创作工具 | 基础翻译功能 |
| 使用成本 | 本地部署免费 | 有限免费次数 | 企业级付费 |
选择建议：
- 如果需要深度古籍分析或定制开发，荀子模型是首选
- 如果主要需求是诗歌创作，九歌可能更合适
- 如果追求即用型翻译工具，字节文理古籍版更方便
使用指南：四步快速上手
- 下载模型：
- 基座模型：通过ModelScope平台获取
- 对话模型：同样在ModelScope提供下载
- 环境配置：
git clone https://github.com/Xunzi-LLM-of-Chinese-classics/XunziALLM pip install -r requirements.txt - 运行模型：
python interact.py --model_path ./xunzi-chat - 开始使用：输入文言文内容，体验智能标点、翻译和创作功能
使用技巧
- 分段处理长文本：遇到长篇古籍时分段处理，提升处理效果和稳定性
- 结合人工校对：AI生成结果建议人工复核，确保学术准确性
- 利用定制功能：研究者可用专业语料微调模型，优化特定领域表现
- 关注更新迭代：开源项目持续优化，定期关注版本更新和新功能
❓ 常见问题解答
- 需要付费吗？完全免费开源，可商用和学术使用
- 技术支持如何？通过GitHub社区获得技术支持
- 能处理哪些古籍？支持经史子集各类古籍，特别擅长经典文献
- 如何提升效果？建议提供上下文信息，帮助模型更好理解文意
hello123小评：当千年古籍遇见人工智能，荀子模型正在搭建一座连接古今的数字化桥梁，让深藏图书馆的珍贵文献能够被更多人理解和欣赏。创新不是为了取代传统，而是为了让古老智慧在新的时代焕发光彩。