大语言模型时代的语言学研究新机遇-以歧义分析为例

摘要: 以GPT系列为代表的大规模预训练语言模型的快速发展，深刻改变了自然语言处理领域的科研与工程范式，对医疗、教育、司法、金融等相关领域产生了深远影响。同时，这也为语言本身的研究带来了一些新的可能性。本文从歧义分析出发，简要评估GPT4、百川2、ChatGLM3等模型对以歧义为代表的复杂语言现象的理解和分析能力。实验结果表明，GPT4可以融合歧义消解和句法分析等方法，有效感知和理解复杂的语言现象。对于百川2，我们可以通过提示词工程引导其对语言现象进行深入思考，在不进行参数优化时，提升其分析能力。此外，通过监测大模型在处理不同语言现象时的内部特征与神经元活动，可以直观展现语言现象与大模型之间的关系。实验结果表明，大语言模型可以辅助人类更好地理解语言的本质，揭示语言现象深层次规律，从而为语言学研究提供新的思路。