摘要：《里耶秦简》是秦代重要的出土文献，由于历史的原因造成了简牍的碎片化和简牍部分信息的缺失。本文以《里耶秦简》中的官职为切入点，针对复原和缀连问题，首先进行数据预处理，将《里耶秦简》部分文段进行翻译，对文本相关人物的官职的特征进行提取和处理，生成类别数据，基于python编程实现，对《里耶秦简》中的官职信息进行标记，并通过朴素贝叶斯分类预测模型对待测试样本进行类别预测，得到测试样本所属类别，之后采用N-gram语言模型以及交叉验证法对模型的精确度进行优化提高，以期能够更好地复原简牍中部分人物的官职的缺失信息，并尽可能的对相关碎片化简牍完成缀联问题。