HieroLM 是一个基于长短期记忆（LSTM）网络的语言模型，专门用于恢复埃及象形文字。该模型将恢复任务建模为下一词预测问题，利用上下文信息来提高准确性。它能够有效处理严重损坏或完全缺失的象形文字，克服了传统计算机视觉方法的主要局限性。实验显示，即使在数据量有限和上下文信息稀缺的情况下，HieroLM 仍能保持良好的性能，展示了其在考古学领域的应用潜力。
