增强数据集以改进古文字识别模型的准确性

为了提高古文字识别模型的准确性，我们对数据集进行了一系列增强。首先，我们手动增加了数据集的大小，并特别包含了针对具有挑战性的字符的额外训练数据。这种方法旨在提高模型识别困难字符的能力。

其次，我们进行了二次标记以提高数据集的可靠性。通过对数据进行二次检查和修正，我们可以最大程度地减少错误标记数据的数量，从而提高模型训练的质量。

最后，为了解决将类似甲骨文的字符错误分类的问题，我们实施了一种利用甲骨文识别的算法。该算法可以识别并过滤掉模型做出的不准确预测，从而提高模型的整体准确性。

通过这些增强功能，我们的数据集能够更有效地训练古文字识别模型，使其能够更准确地识别和分类古文字。