大語(yǔ)言模型賦能語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的方法探究

[摘" 要] 語(yǔ)料庫(kù)作為大數(shù)據(jù)時(shí)代語(yǔ)言資源的重要組成部分，對(duì)于翻譯研究、外語(yǔ)教學(xué)等方面有重要意義。近年來(lái)，大語(yǔ)言模型高速發(fā)展，其對(duì)自然語(yǔ)言的處理能力十分強(qiáng)大。因此，本研究探討了大語(yǔ)言模型賦能語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的可能方法，對(duì)語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的基本原理進(jìn)行了闡釋，并對(duì)大語(yǔ)言模型在文本生成、語(yǔ)義理解等方面的優(yōu)秀表現(xiàn)進(jìn)行了基本介紹。本文重點(diǎn)探究了基于大語(yǔ)言模型的語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建方法，如自然語(yǔ)言理解與標(biāo)注、多語(yǔ)種同步構(gòu)建、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等。研究結(jié)果表明，基于大語(yǔ)言模型的新方法不僅可以顯著提高語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建效率，降低人力和財(cái)力成本，而且語(yǔ)料的質(zhì)量也得到明顯提升。這些方法具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性，為構(gòu)建海量高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)提供了行之有效的新路徑。

[關(guān)鍵詞] 大語(yǔ)言模型" ChatGPT" 語(yǔ)料庫(kù)" 語(yǔ)言學(xué)

[中圖分類號(hào)] I206 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2097-2881（2025）12-0090-04

近年來(lái)，以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語(yǔ)言模型快速發(fā)展，其以在語(yǔ)言應(yīng)用方面的出色表現(xiàn)，迅速滲透到語(yǔ)言應(yīng)用的各個(gè)方面。本文將探究大語(yǔ)言模型在語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)方面的應(yīng)用和方法，以期在“數(shù)智時(shí)代”找到更加具有創(chuàng)新性的語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)途徑。

語(yǔ)料庫(kù)作為自然語(yǔ)言處理研究和應(yīng)用的基石，對(duì)于機(jī)器翻譯、信息檢索、文本分類等具有不可替代的作用。然而，傳統(tǒng)語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建過(guò)程面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模有限、多樣性不足、維護(hù)困難等諸多挑戰(zhàn)，而以深度學(xué)習(xí)為代表的大數(shù)據(jù)方法將突破語(yǔ)料庫(kù)容量擴(kuò)大帶來(lái)的瓶頸[1]。因此，隨著大語(yǔ)言模型的涌現(xiàn)，這些困難迎刃而解。大語(yǔ)言模型以其卓越的生成和理解能力，為語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)注入新的活力，為我們理解和處理自然語(yǔ)言提供更廣泛、更深入的視角。

隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，大語(yǔ)言模型在過(guò)去幾年中取得了巨大的成功。以GPT系列為代表的大語(yǔ)言模型，通過(guò)海量的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，展現(xiàn)了出色的自然語(yǔ)言生成和理解能力。這種用單一的后詞預(yù)測(cè)機(jī)制來(lái)一體化地解決多種與自然語(yǔ)言相關(guān)的下游任務(wù)的工作方式，不僅顛覆了主流的自然語(yǔ)言處理范式，而且也顛覆了人們對(duì)于人類語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)方式的認(rèn)知[2]。

大語(yǔ)言模型在語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)中擁有一定的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗軌蛲ㄟ^(guò)不斷地訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，以前所未有的規(guī)模生成高質(zhì)量文本，為語(yǔ)料庫(kù)注入更多樣、更廣泛的內(nèi)容。除此之外，大語(yǔ)言模型不僅在自然語(yǔ)言理解和標(biāo)注任務(wù)上表現(xiàn)出色，還擁有強(qiáng)大的多語(yǔ)言能力，可用于自動(dòng)執(zhí)行諸如實(shí)體識(shí)別、情感分析等標(biāo)注任務(wù)并且能夠在跨語(yǔ)言環(huán)境中進(jìn)行語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)。這為語(yǔ)料庫(kù)的結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化提供了強(qiáng)有力的支持，也為其在全球范圍內(nèi)的研究和應(yīng)用提供了更多可能性[3]。

本研究將介紹大語(yǔ)言模型的基本原理和在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用，并深入研究大語(yǔ)言模型在語(yǔ)料庫(kù)生成、標(biāo)注以及多語(yǔ)言建模等方面的方法。此外，本文通過(guò)深入探究大語(yǔ)言模型在語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)中的方法，揭示其在推動(dòng)語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)方面的前沿進(jìn)展，以期為語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建提供新的思路和方法，推動(dòng)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展，促進(jìn)語(yǔ)料庫(kù)在各個(gè)領(lǐng)域的更廣泛應(yīng)用。

一、大語(yǔ)言模型簡(jiǎn)介

大語(yǔ)言模型是近年來(lái)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中一種備受關(guān)注的新型技術(shù)范式。它是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)在海量文本語(yǔ)言語(yǔ)料上進(jìn)行大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練和構(gòu)建的語(yǔ)言模型。與以傳統(tǒng)的規(guī)則為基礎(chǔ)或統(tǒng)計(jì)方法的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)不同，大語(yǔ)言模型能夠自主學(xué)習(xí)并獲取語(yǔ)言的內(nèi)在知識(shí)和語(yǔ)義信息，以其不斷的迭代能力來(lái)影響后續(xù)的輸出[4]。

大語(yǔ)言模型的核心特征在于其龐大的模型規(guī)模。一些知名的大語(yǔ)言模型如OpenAI的ChatGPT甚至擁有多達(dá)1750億個(gè)參數(shù)，這使得GPT能夠捕捉和存儲(chǔ)大量的語(yǔ)言知識(shí)[5]。支撐如此龐大的語(yǔ)言知識(shí)，模型訓(xùn)練所需的語(yǔ)料規(guī)模也是史無(wú)前例的，通常會(huì)采用從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的海量多領(lǐng)域文本語(yǔ)料。需要注意的是，這些數(shù)據(jù)不單指語(yǔ)料規(guī)模的擴(kuò)大，更在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法上與以往有所不同[6]。在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，大語(yǔ)言模型通過(guò)自我監(jiān)督的方式，利用掩碼語(yǔ)言模型、下一句進(jìn)行預(yù)測(cè)等任務(wù)目標(biāo)，自主學(xué)習(xí)表征，獲取通用的語(yǔ)言理解能力。

大語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練完成后，雖然仍存在一些缺陷，如生成文本存在語(yǔ)言風(fēng)格趨同化和單一化，在一定意義上喪失了語(yǔ)言文字本身的功能[7]，但已經(jīng)能夠展現(xiàn)出強(qiáng)大的語(yǔ)言生成、理解、問(wèn)答、文本分析等綜合能力。更重要的是，借助其通用性和遷移學(xué)習(xí)能力，大語(yǔ)言模型可以通過(guò)少量的任務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)整，快速地為特定的自然語(yǔ)言應(yīng)用場(chǎng)景提供高水平的服務(wù)。目前，以ChatGPT-4.0、Claude、DeepSeek等為代表的大語(yǔ)言模型已經(jīng)在多種語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了優(yōu)異的表現(xiàn)，推動(dòng)了人工智能自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程。

盡管取得了巨大的成就，大語(yǔ)言模型也面臨著一些挑戰(zhàn)，比如知識(shí)存在偏差、缺乏常識(shí)推理能力、存在隱私和安全關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)等，這需要通過(guò)持續(xù)的研究和優(yōu)化來(lái)解決和完善[8]?？梢哉f(shuō)，大語(yǔ)言模型作為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的一種創(chuàng)新性技術(shù)范式，正在為語(yǔ)言人工智能的發(fā)展開(kāi)辟新的前景。

二、語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的基本原理

語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的基本原理涉，是指在研究或應(yīng)用中收集、整理和管理文本數(shù)據(jù)的相關(guān)理論和研究方法。建設(shè)語(yǔ)料庫(kù)需要明確研究或任務(wù)的目標(biāo)和范圍，以確定語(yǔ)料庫(kù)應(yīng)該涵蓋的語(yǔ)言、主題、領(lǐng)域等方面的要求。收集原始文本數(shù)據(jù)是建設(shè)語(yǔ)料庫(kù)的第一步，可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)抓取、收集文本數(shù)據(jù)庫(kù)或人工采集等方式進(jìn)行。這一階段需要確保數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛、具有代表性，以滿足后續(xù)分析和應(yīng)用的需求。在收集到原始文本數(shù)據(jù)后，清理和預(yù)處理是建設(shè)語(yǔ)料庫(kù)的關(guān)鍵步驟。去重是為了確保語(yǔ)料庫(kù)的多樣性，而標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和大小寫的處理有助于提高文本的一致性。分詞是將文本分解為單詞或標(biāo)記的過(guò)程，為后續(xù)的語(yǔ)言分析和處理提供基礎(chǔ)。去噪則有助于去除文本中的不必要的干擾信息，例如HTML標(biāo)簽、廣告等，以確保語(yǔ)料庫(kù)的純凈性。標(biāo)注和注釋是建設(shè)語(yǔ)料庫(kù)的另一重要環(huán)節(jié)，它增加了對(duì)文本的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息的理解。詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別和情感分析等任務(wù)有助于為語(yǔ)料庫(kù)添加更為結(jié)構(gòu)化和豐富的元信息，提高其在特定任務(wù)上的可用性。

傳統(tǒng)的語(yǔ)料收集方式具有一定程度的缺陷，而大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)能夠在一定程度上彌補(bǔ)這些缺陷。語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建需要大量投入的人力和財(cái)力，尤其是對(duì)于需要專業(yè)知識(shí)的特定領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)，獲取難度和成本更高。最顯著的問(wèn)題之一就是人工處理的語(yǔ)料數(shù)據(jù)量有限，難以滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代人們對(duì)海量語(yǔ)料的需求。一方面，人工構(gòu)建的語(yǔ)料庫(kù)通常只能覆蓋有限的語(yǔ)言現(xiàn)象和領(lǐng)域，不夠廣泛和全面。且人工標(biāo)注的語(yǔ)料庫(kù)質(zhì)量參差不齊，存在標(biāo)注錯(cuò)誤和主觀性偏差的風(fēng)險(xiǎn)。人工標(biāo)注往往缺乏一致性標(biāo)準(zhǔn)，使語(yǔ)料庫(kù)的可信度和復(fù)用性受到影響。另一方面，隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的要求也日益提高。大數(shù)據(jù)時(shí)代，人工智能系統(tǒng)需要消化大規(guī)模、多語(yǔ)種、多領(lǐng)域的海量語(yǔ)料，以獲取更豐富、更精確的語(yǔ)言知識(shí)。傳統(tǒng)的人工構(gòu)建方法很難滿足這一需求。除此之外，一些新興語(yǔ)言處理任務(wù)對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的質(zhì)量和覆蓋面也提出了更高要求。例如，對(duì)話系統(tǒng)需要大量會(huì)話數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜構(gòu)建需要特定格式的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)料等，而單一來(lái)源和格式的語(yǔ)料庫(kù)難以滿足多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景的需求。

可見(jiàn)，在大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代，傳統(tǒng)的語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建方法日益暴露出效率低下、數(shù)據(jù)量有限、質(zhì)量參差不齊等諸多不足，迫切需要尋找新的、高效、低成本、高質(zhì)量的語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)途徑。

三、大語(yǔ)言模型在語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)中的應(yīng)用

例如，在文學(xué)類文本語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)中，大語(yǔ)言模型展現(xiàn)出了引人矚目的潛力和獨(dú)特價(jià)值。傳統(tǒng)的文學(xué)作品收集方式可能受到時(shí)間、版權(quán)和獲取難度等因素的限制，這些都是研究者需要考慮的問(wèn)題。然而，隨著大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)和發(fā)展，研究者可以更加便捷地獲得各種文學(xué)體裁的文本數(shù)據(jù)，并構(gòu)建多樣化的語(yǔ)料庫(kù)。大語(yǔ)言模型的生成能力為文學(xué)作品的獲取提供了全新的途徑。研究者可以利用大語(yǔ)言模型生成各類文學(xué)作品的樣本，包括小說(shuō)、詩(shī)歌、戲劇等。通過(guò)調(diào)整模型的輸入?yún)?shù)，研究者可以探索不同風(fēng)格、時(shí)代和主題的文學(xué)作品，從而豐富語(yǔ)料庫(kù)的多樣性[9]。

大語(yǔ)言模型可以通過(guò)使用合理的prompt（提示詞）來(lái)指導(dǎo)大語(yǔ)言模型關(guān)注特定的文學(xué)風(fēng)格、主題或作者，以模仿生成更符合研究需求的文本樣本。這也就意味著如果能夠收集到某個(gè)作家或角色的經(jīng)典語(yǔ)錄和語(yǔ)言風(fēng)格，我們就可以得到任一風(fēng)格的遷移模型，從而用于構(gòu)建更為大型的平行語(yǔ)料庫(kù)，進(jìn)而進(jìn)一步推動(dòng)語(yǔ)言學(xué)研究的發(fā)展[10]。

此外，大語(yǔ)言模型的多語(yǔ)言能力為跨語(yǔ)言文學(xué)作品的收集和分析提供了可能。通過(guò)翻譯文學(xué)作品，研究者可以構(gòu)建一個(gè)包含多種語(yǔ)言版本的文學(xué)語(yǔ)料庫(kù)，促進(jìn)不同文化和語(yǔ)言背景下文學(xué)作品的比較和研究。

綜上所述，大語(yǔ)言模型在文學(xué)類文本語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)中具有廣泛的應(yīng)用前景和獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。優(yōu)勢(shì)之一是引入大語(yǔ)言模型可以大大提高語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的效率。傳統(tǒng)的人工方式由于需要大量人力進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注和整理，效率通常不高，而大語(yǔ)言模型則能夠基于少量初始種子數(shù)據(jù)和用戶每天輸入獲取的數(shù)據(jù)來(lái)縮短語(yǔ)料獲取的周期。

優(yōu)勢(shì)之二是運(yùn)用大語(yǔ)言模型可以顯著降低語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的整體成本。人工構(gòu)建語(yǔ)料庫(kù)需要投入大量的人力和財(cái)力資源，而利用模型的學(xué)習(xí)能力和迭代能力，可以有效減少人工的參與，減少所需的人力和財(cái)力資源，從而降低了總體成本。大語(yǔ)言模型另一個(gè)突出的優(yōu)勢(shì)是支持規(guī)模化語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建。大語(yǔ)言模型憑借強(qiáng)大的信息處理能力和學(xué)習(xí)能力，可以高效快速地收集和學(xué)習(xí)海量語(yǔ)料，滿足了大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)構(gòu)建規(guī)?；Z(yǔ)料庫(kù)的需求，而傳統(tǒng)的人工方法很難高效獲取如此大規(guī)模的語(yǔ)料數(shù)據(jù)。此外，引入大語(yǔ)言模型還豐富了語(yǔ)料庫(kù)的多樣性?；谀Ｐ蛯W(xué)習(xí)后提取的語(yǔ)料，不僅可以包含不同體裁、風(fēng)格的文本內(nèi)容，還能涵蓋更廣泛和全面的主題領(lǐng)域。這極大地拓展了語(yǔ)料庫(kù)的多樣性，而人工構(gòu)建的語(yǔ)言材料通常只針對(duì)某些特定領(lǐng)域。

在語(yǔ)料質(zhì)量控制方面，采用人機(jī)協(xié)作的方式，通過(guò)樣本審核、迭代訓(xùn)練、人工校正等環(huán)節(jié)，可以更精細(xì)地控制和優(yōu)化語(yǔ)料的質(zhì)量，減少生成內(nèi)容中的錯(cuò)誤和偏差，提高可靠性。并且一些大語(yǔ)言模型已經(jīng)具備了基本的語(yǔ)義理解能力，可以自動(dòng)或輔助完成語(yǔ)料庫(kù)的元數(shù)據(jù)標(biāo)簽工作，如文本分類、主題標(biāo)簽等，減輕了人工標(biāo)簽的負(fù)擔(dān)，支持元數(shù)據(jù)標(biāo)簽的自動(dòng)化生成。

總而言之，大語(yǔ)言模型賦能語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的新范式較傳統(tǒng)人工方法而言，在效率、規(guī)模、多樣性、可擴(kuò)展性等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，同時(shí)還提供了質(zhì)量控制和自動(dòng)化標(biāo)志的可能性，這為語(yǔ)言資源和應(yīng)用的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支撐。

四、基于大語(yǔ)言模型的語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建方法

1.自然語(yǔ)言理解及標(biāo)記方法

除了純文本生成外，大語(yǔ)言模型還具備了大部分的自然語(yǔ)言理解能力。因此，可以讓模型對(duì)現(xiàn)有的非格式化文本進(jìn)行分析和語(yǔ)義標(biāo)注，從而獲取格式化的語(yǔ)料。也就是說(shuō)，首先需要帶上標(biāo)注的文本語(yǔ)料訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練或提示調(diào)優(yōu)，使其獲得相應(yīng)的自然語(yǔ)言理解任務(wù)能力，如命名式實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、事件檢測(cè)等。然后，將待標(biāo)注的文本輸入經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型，模型會(huì)自動(dòng)分析積分信息，并生成所需的標(biāo)注結(jié)果，如標(biāo)出實(shí)體類別、抽取出事件要素關(guān)系等。生成的結(jié)果需要人工評(píng)估并修改，以確保質(zhì)量。這種方法可以高效地從海量非結(jié)構(gòu)化文本中提取出結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)，為構(gòu)建知識(shí)圖譜、問(wèn)答系統(tǒng)等提供高質(zhì)量的語(yǔ)料支撐。

2.語(yǔ)料同步構(gòu)建流程

大語(yǔ)言模型的通用性和多語(yǔ)種支持能力，可以同步構(gòu)建多種語(yǔ)言的語(yǔ)料庫(kù)。其基本思路是：首先構(gòu)建一種語(yǔ)言的高質(zhì)量語(yǔ)料集，然后將其輸入多語(yǔ)種大語(yǔ)言模型，讓模型生成其他語(yǔ)言的對(duì)應(yīng)語(yǔ)料。

例如，首先用一個(gè)自動(dòng)生成方法，構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量的英語(yǔ)語(yǔ)言資料庫(kù)。然后，使用諸如mT5等多語(yǔ)種大語(yǔ)言模型，輸入英語(yǔ)文本，讓模型輸出其他如中文、法語(yǔ)等多種語(yǔ)言的譯文版本。通過(guò)機(jī)器審核和人工校正，研究者可以獲得準(zhǔn)確的多語(yǔ)種同步語(yǔ)料。同時(shí)，研究者還可以利用生成的多語(yǔ)種語(yǔ)料，對(duì)模型進(jìn)行持續(xù)訓(xùn)練，提高其跨語(yǔ)言生成能力，從而保證后續(xù)生成內(nèi)容的質(zhì)量。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是模型可以高效支持多語(yǔ)種語(yǔ)料同步生成，大大節(jié)省了人工翻譯和標(biāo)注的時(shí)間，對(duì)于語(yǔ)言資源匱乏的領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

3.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法

在語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建過(guò)程中，評(píng)估其內(nèi)容質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。我們可以借助大語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言理解和生成等方面的卓越表現(xiàn)，提出新的質(zhì)量評(píng)估方法。其中一種思路是，基于大語(yǔ)言模型的掩碼語(yǔ)言模型等能力，評(píng)估語(yǔ)料樣本在語(yǔ)義、語(yǔ)法和語(yǔ)境等方面的一致性和質(zhì)量評(píng)分。通過(guò)統(tǒng)計(jì)不同粒度的語(yǔ)料質(zhì)量評(píng)分，我們可以發(fā)現(xiàn)和篩選語(yǔ)料庫(kù)中的異常樣本。此外，大語(yǔ)言模型還可以從多維度評(píng)估生成語(yǔ)種的多樣性、覆蓋面、多語(yǔ)種一致性等質(zhì)量指標(biāo)，為后續(xù)優(yōu)化提供參考；或者是可以嘗試訓(xùn)練一個(gè)監(jiān)督式語(yǔ)料質(zhì)量二分類或評(píng)分模型，在帶標(biāo)注數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下，基于規(guī)則方法和模型預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，形成多維度的語(yǔ)料質(zhì)量評(píng)估體系。

五、結(jié)語(yǔ)

本文系統(tǒng)地探討了大語(yǔ)言模型在語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)中的應(yīng)用方法和前景。研究表明，將大語(yǔ)言模型引入語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)中，可以極大地提升效率、降低成本、擴(kuò)大規(guī)模、增強(qiáng)多樣性和可擴(kuò)展性，為獲得高質(zhì)量的語(yǔ)言資源提供了全新的有效途徑?；诖笳Z(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言理解標(biāo)注、多語(yǔ)種同步構(gòu)建、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等創(chuàng)新方法，不僅提高了語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的自動(dòng)化水平，也為質(zhì)量把控提供了新的思路。研究成果有助于推動(dòng)語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)朝標(biāo)準(zhǔn)化的方向發(fā)展，為自然語(yǔ)言處理技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用提供了完善的語(yǔ)料支撐，促進(jìn)了語(yǔ)言大數(shù)據(jù)資源的高效獲取和利用。

然而，由于大語(yǔ)言模型生成內(nèi)容中的偏差和錯(cuò)誤都缺乏有效的控制，知識(shí)溯源性也較差，且版權(quán)、隱私、倫理等方面的合規(guī)性都有待加強(qiáng)，該研究也存在一定的局限性。并且需要注意的是，雖然ChatGPT在對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行語(yǔ)義分類時(shí)表現(xiàn)相當(dāng)不錯(cuò)，但分類是基于去語(yǔ)境化的關(guān)鍵詞，這使得類別過(guò)于寬泛，在分析專業(yè)語(yǔ)境和語(yǔ)料庫(kù)方面有一定的限制。未來(lái)的研究可以關(guān)注以下幾個(gè)方向：如建立深入挖掘大語(yǔ)言模型在自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)簽、信息抽取等方面的新應(yīng)用。

大語(yǔ)言模型賦能語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)具有良好的發(fā)展前景，有望持續(xù)推動(dòng)語(yǔ)料資源建設(shè)水平的提升。當(dāng)前所取得的進(jìn)展只是一個(gè)良好的開(kāi)端，后續(xù)仍需學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的共同努力，不斷創(chuàng)新和完善，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)智時(shí)代語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)的智能化。

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（特約編輯 楊" 艷）

作者簡(jiǎn)介：王靜，曲阜師范大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，研究方向?yàn)橛⒄Z(yǔ)語(yǔ)言學(xué)。