本文主要研究甲骨文、商周金文、春秋楚简和魏晋南北朝石刻字的智能识别。它们历史悠久,与现代汉语差别较大,有较高的识读门槛,使用人工智能方法进行识别有较大意义。文字使用时有常用字和偏僻字的区别,对应到本文的数据集来说,即存在分布不平衡的情况,某些常用的字可能有上千张样本,某些偏僻字可能只有几十张样本。如果直接将原始数据放入神经网络中进行训练必然会导致模型产生较大的偏置,模型会学到很多样本数量多的文字的特征,导致在样本数量少的文字上识别效果较差。因此本文主要工作为在古文字数据分布失衡的现状下,提高模型在样本较少的类别上的识别精度,具体工作如下:1.从改进训练方式的角度出发,探究了两阶段训练法（Two-phase Train,TPT）算法的有效性。将训练过程分为两个阶段,首先是平衡学习阶段,然后进入原始分布学习阶段。实验表明TPT算法具有一定提升效果。2.借鉴迁移学习的思路,提出了基于“头部信息”的特征迁移算法（Feature Transfer Based on Head Classes,FTBHC）。本文数据集均为古汉字,同一种数据集内虽然部分字的样本数量差别较大,但是形态上具有相似性,因此考虑将头部类（样本数量较多的类别）的特征迁移给尾部类（样本数量较少的类别）使用,提出FTBHC算法,数据表明FTBHC算法效果优于TPT算法。3.顺着FTBHC的思路,又提出了基于Shike＿Set的特征迁移（Feature Transfer Based on Shike＿Set,FTBS）算法。四种汉字虽然属于不同时期,但是存在演化的关系,彼此之间又具有相似性,而石刻字数据集（Shike＿Set）有最丰富的样本信息,将其作为特征迁移的基础是最佳选择,数据表明FTBS算法效果优于FTBHC。4.不借助其他数据集进行特征迁移的情况下,在自监督学习的框架下使用效果较好的不平衡分类算法,提出了基于自监督预训练的双分支网络算法（BBNSSP）。自监督预训练（Self-supervised pre-training,SSP）算法对于提升不平衡分类问题有不错效果,双分支网络（Bilateral-Branch Network）算法就是为解决“长尾”分类问题量身定做的,实验数据表明将两者结合可以取得媲美FTBS算法的效果。本文进行了多组实验来证明前面提出的算法的有效性,虽然算法的效果有差别,但是适用场景不同,因此需要针对不同的场景选择最合适的算法。虽然本文研究内容主要针对古文字领域,但是研究思路可以推广到现实世界中其他具有“长尾分布”的数据分类。