论文中以补全甲骨文的残缺内容作为研究背景，提出了一种两阶段的跨模态模型，使其能够充分学习甲骨字图像信息、释文的上下文依赖关系和图文对齐，充分融合两模态的知识，在真实甲骨残缺字的补全任务中取得了令人满意、远超单模态模型的效果，具备辅助人工进行更高效、精准的甲骨文内容补全的潜力。

宋晨阳，新雅书院/计算机系2022届毕业生，本科期间曾获国家奖学金、国家励志奖学金、北京市优秀毕业生、清华大学优良毕业生等荣誉。毕业后继续在组内攻读博士学位，师从刘知远老师。