从全文检索到语言计量和语言智能——语料库研究应用的三个层次及资源

20世纪中后期,随着计算机软硬件技术的快速发展,语料库在规模、深度甚至模态上都有了长足进步,实现了由全文检索到语言智能的巨大飞跃。语料库的分类一般从收录语言材料的地域、时代、语种、语体、语域等层面,或语音、词法、句法、语义、篇章等标注层级,或面向具体的研究问题等角度来划分。但更基本的、却较少关注的问题是语料库的构建和应用是面向学者的语言研究需要,还是面向计算机的语言计算建模需要。本文从语料库研究和应用的角度出发,将语料库研究划分为面向全文检索、语言计量和语言智能等三个层次,着重介绍了与后两者相关的期刊、会议和成果资源,助力研究者确定研究范式,构建和使用相匹配的标注语料库,实现多学科的交叉融合和应用。

人工智能时代语言服务行业需求分析与人才培养研究

以126名语言服务从业者及397名学习者为研究对象进行问卷调查和访谈,通过数据分析发现,人工智能时代的语言服务行业对具职业创新能力的复合型人才需求较高,但现有人才培养与市场需求还不能完全对接,学习者对行业需求的认识,以及自身信息技术能力、跨学科语言服务能力等有待提升。提出多渠道语言服务能力培养路径,特别探讨了通过依托项目学习模式,提升学习者职业创新能力,以期培养人工智能时代行业所需的优质语言服务人才。

论语言智能的治理

语言智能在深刻改变语言治理的同时,自身也成为了语言治理的新对象。语言智能的治理,可以以数据和市场为抓手,因为数据是智能技术研发的起点,且直接来源于社会和市场,而市场应用则是智能技术研发的终点,也是研发的最终驱动力。从数据治理来看,语言数据资源决定着语言智能在性能、技术落地、关键领域应用和伦理安全等重要方面的表现,但目前中国很多行业数据化程度较低、数据质量不高,关键领域数据国产化程度有限,且伦理安全的地位亟待提高。从评价治理来看,学术机构和政府机构组织的技术评测已经成为推动智能技术和产品进步的重要手段,已形成“数据-技术-评测”闭环,但中国的技术评测在权威性、影响力、规划和设计科学程度上尚有提升空间。安全治理首先是能力问题,即能力落后于需求;其次是伦理安全问题,集中于语言资源、应用和社会文化方面。因此,语言智能治理首先要以数据为基础,以评测为牵引,提升语言智能能力;其次,要从数据、评测和使用等方面把好安全关,从理念、组织、实施、学科和社会文化等方面把好伦理关。

大语言模型时代的智能运维

大语言模型由于其强大的语言能力、代码生成能力、工具编排能力,将是智能运维(AIOps)落地取得突破的重要因素。大模型时代的AIOps架构是多AIOps智能体的人机协同系统。首先列举了AIOps对大语言模型的应用需求,探讨了大语言模型时代的AIOps架构,其次总结了将大语言模型整合到运维工作流程中所面临的挑战,最后结合这些挑战给出了解决思路并倡议以“社区众包,群体智慧”的方式加速落地运维大语言模型。

人工智能——语言教学的机遇与挑战

人工智能技术的发展改变了人类的生存状态和工作状态,国际中文教育业态也发生了很多变化。网络技术、AI和AGI技术、VR技术的发展为国际中文教育的教学与研究提供了新的工具,开辟了新的研究领域。OpenAI与2023年11月开发者大会上公布了对GPT-4进行的升级,为人工智能技术的应用提供了更多的可能性。对第二语言教学领域来讲,人工智能技术的发展既为我们创造了机遇,又给我们带来一些新的挑战。我们要了解人工智能,抓住机遇,迎接挑战。

从故事生成程序到大语言模型:人工智能编剧创作的历史与实践

人工智能生成内容(AI Generated Content,简称AIGC)电影包括内涵丰富的多种维度,从编剧角度可以分为AI生成故事(AI Generated Storyline,简称AIGSL)与AI生成剧本(AI Generated Screenplay,简称AIGSP)。AIGSL研究始于20世纪60年代初,按照创作模式可以分为基于结构模型的故事生成、基于规则的故事生成和基于机器学习的故事生成三类程序。2022年底以来,以Chat GPT为代表的大语言模型将AIGC的内容从简单的AIGSL拓展到了AIGSP领域,同时催生了基于大语言模型的专用故事与剧本生成工具。大语言模型的故事和剧本生产存在事实错误、陈词滥调以及主观偏见等天然缺陷,但AIGSL与AIGSP已经开始实现产业化。目前的人工智能编剧创作绝大多数并不完全由AI创作,属于弱人工智能领域。中国电影工作者与软件工程师有必要利用机器学习等AI技术,学习中国传统叙事文本并总结其叙事风格,为具有中国叙事特色的编剧创作提供智能助力。

视听语言智能康复技术对语言发育迟缓儿童语言功能的影响

目的 探究视听语言智能康复技术对语言发育迟缓儿童语言功能的影响,为语言发育迟缓儿童的语言功能训练提供临床参考依据。方法 选取2022年1月~2023年3月兰州大学第二医院收治的80例语言发育迟缓儿童,随机分为研究组和对照组各40例。对照组进行常规语言训练,研究组在常规语言训练基础上联合使用视听语言智能康复技术,治疗3个月。治疗前后采用Gesell发育量表评估两组的适应性能力、语言能力、个人社交能力,并采用ICF(international classification of functioning disability and health)早期语言障碍评估与干预治疗仪对儿童词语、句子理解能力进行评估。结果 治疗前两组患儿适应性能力、语言能力、个人社交能力3大能区发育商以及词语理解、句子理解能力得分无显著差异(P>0.05)。治疗后研究组适应性能力、语言能力、个人社交能力3大能区发育商显著提高(P<0.05)。两组患儿词语理解、句子理解能力得分均显著提高,且研究组显著高于对照组(P<0.05)。结论 针对语言发育迟缓儿童语言能力的改善,常规语言训练结合视听语言智能康复技术比单纯常规语言训练效果更好。

智能语言模型工具对程序设计类课程教学的挑战与应对

根据实际案例分析人工智能技术驱动的大语言模型工具对程序设计类课程教学带来的挑战,对该工具在学习过程中的各种不合规使用提出防范方法和措施,同时指出未来它带给程序设计类课程教学的机遇。

生成式人工智能的语言局限:一种从“观看”达致理解的教育

生成式人工智能因其语言的流畅使人们认为其能够思维。但人类语言涵盖诸多因素,真正表征理解的语言是将能指与所指、情境与行动进行融合并举出实例的语言。生成式人工智能的语言通过函数公式将数字符号与语词形式一一对应,仅仅是对符号的预测与摆放,并不像人类一般,擅长在观点判断后举出符合多条件的真实例子。人类的语言是在描述范例的过程中,而非对本质进行抽象概括的过程中达致对真实世界的理解。之所以人工智能无法举例是因为范例源于人类“观看”的视觉机制。人的“观看”是“视域之看”,使事物的整体性与可能性显现,使人直接“看到”本质。通过“观看”,人的主体性与创造性才可被激发。在此意义上,真正使学生理解的教育需要教师改变对“观看”的认知,从只在乎“思考”转向注重“观看”。教“意谓”,“意谓”中自有“解释”的通达;注重“观看”的引导,“观看”中自有“思考”的训练;最终达致主体性的激发与创造性的生成。

语言智能:语言人工智能研究的历史新方位——“语言智能科学”理论与方法论构建(三)

寓身于人肉身之内的语言智能是语言自然智能,离身于人的肉身靠人造装置实现的语言智能属于语言人工智能。当今,致力于研究前者的典型学科是语言学,致力于研究后者的学科则有机器翻译、计算语言学、自然语言处理等。本文站在10~30年后的学科未来看历史与现今,透过学科指涉名称上的差异解析其背后的思想理路、主线脉络、方法重心、技术逻辑、历时承继与未来趋向,提出新的主张与判断:语言人工智能研究已经走过了思想乌托邦(前机器翻译)、泛机械(机器翻译)、语言学主导的符号主义(计算语言学)、计算机科学主导的连接主义(自然语言处理)四个历史方位,正在迎来第五个崭新的历史方位——“智能科学主导的机制主义”。新近提出的“语言智能”概念是这一历史方位恰当的代名词。

大语言模型支持的多智能体:技术路径、教育应用与未来展望

面对复杂多变的教育环境,多智能体系统以其协作、分布式和自适应的优势成为解决教育难题的新途径。本研究分析了多智能体系统的基本原理和演化历程,聚焦其在教育领域的源点,并从领域、结构和场景三个角度,探讨多智能体系统教育应用的形态演化。在技术层面,本研究探讨了生成式人工智能技术如何赋能多智能体系统,构建了基于大模型的智能体“眼—脑—手”三维能力框架,并提出了多智能体系统智能性提升的内外双循环框架。在教育应用方面,本研究阐述了多智能体系统教育应用的多重角色,包括促进知识管理的百科全书型智能体、促进协作交互的智能学伴型智能体、促进学习规划的教学助手型智能体和促进学科教学的专业教师型智能体等,探讨了多智能体系统在教育应用与跨文化体系适应中的潜力。多智能体系统的教育应用也面临诸多挑战,包括如何确保系统稳定性和安全性、如何避免负面影响、如何实现与传统教育方法优势互补等。针对这些挑战,本研究提出融合教学要素、对接数字基座、变革教育范式、加强安全伦理隐私保护等对策,以期重塑多智能体教育生态,引领其稳健前行。本研究可为促进智能化教育技术的发展提供新思路,为推动教育数字化和教育高质量发展贡献新力量。

人工智能技术赋能老年语言学的发展与思考

随着现代信息技术和人工智能技术的发展,人工智能方法成为解决我国老龄化问题的重要途径之一。文章旨在阐释与展望人工智能技术赋能的老年语言学研究发展情况。人工智能技术的发展,使老年语言学的数据采集、处理、分析更加高效、多维,拓宽了老年语言学的研究视野,优化了多模态语料库的构建,使研究纵向深入发展。对老年语言服务来说,人工智能技术赋能的智慧医疗帮助实现了认知评估量表的电子化以及自动筛查;同时,人工智能和信息技术也实现了智慧养老系统中的实时监测、认知干预、情感照护,可满足老年人的生理和精神需求。在老年语言学知识体系建构方面,需开展历时研究,利用人工智能技术进行学科融合,收集多学科多维数据,构建我国老年人语言能力常模与多模态语料库;对汉语老年人的高敏感度和特异性的语言标记物进行深度挖掘,关注自然话语,建立统一指标;运用人工智能手段,基于汉语语言标记物实现我国老年人认知障碍的大规模筛查;在利用人工智能与信息技术进行实时监测、干预与治疗的基础上,以科技赋能中国特色适老语言服务与产品供给体系。

我言,故我在:兼论人类和计算机两种语言智能

考察古代哲学、近代哲学和现当代哲学的发展史,可以证明人类心智对世界的关注从认知客体(古代哲学)开始,转到认知主体(近代哲学),再转到认知主客体的中间环节语言(现当代哲学)。语言智能就是在符号语言基础上产生的智能,包括人类的语言智能和计算机的语言智能,显然这两种智能都是以语言为基础的。所以,语言智能型的ChatGPT比过去思维智能型的AlphaGo等有更强的智能和更大的认知能力,它的表现也会更像人类。20世纪的语言学革命产生一系列的重要事件,形成一个语言认知的连续统。从乔姆斯基语言学革命的标志性成果GT到ChatGPT,人工智能到底走了多远?本文以人类认知五层级理论为依据,以ChatGPT为样本,讨论语言智能相关的一些重要问题,并得出我们的结论。

自然语言处理技术在智能客服系统中的应用与优化

随着科技的不断发展,人工智能已经逐渐应用到人们生活的各个领域,其中自然语言处理(natural language processing,NLP)技术的发展尤为引人注目,其被广泛应用于智能客服系统中,极大地提升了客户服务的效率和质量。本文将探讨自然语言处理技术在智能客服系统中的应用以及如何优化其性能。

人工智能语言的哲学认知基础及学科知识发展维度

认知科学的发展与信息技术的勃兴交互而行,人工智能语言的认知基础以认识论为前提,具体体现为“人”与“类人”对智能世界进行的合法性改造。超人类主义的讨论以及算法的实践本性表明,人类思维存在着能动性。在人工智能语言的认知范畴内,思维和存在的关系贯穿于认识论和存在论的一体化过程。“自我意识”不能成为机器智能“人型逻辑”预设的充要条件,从“人机智能交互”到“人机智能共生”,再一次证明了人工智能语言与“自我意识”本能的互斥性。因此,要充分认识人工智能语言可以生成人类“默会知识”这一悖论逻辑,在智能框架内挖掘“行动中的知识”和“内在于行动中的知识”。要突破人工智能“人型逻辑”的分析范式,重新理解人工智能语言与人类意识的互构关系,遵照学科知识生产革新的分类发展方向,建构价值性关联和工具性应用的学科平台,驱动人工智能在语言知识领域的发展。

智能群体多维感知机器人支持的人机协同研学教学模式--以“孔子”大语言模型会话机器人的研发与教学为例

在大语言模型教育应用中,人机会话反馈形式单一问题一直未得到较好解决,这严重影响了学生的高阶思维能力培养。开发具有智能群体多维感知能力的会话机器人,是解决这一问题的重要途径。为此,研究者以群体感知、同伴反馈和研究性学习理论为基础,利用文心一言、飞书开发平台和学习分析等技术,开发了智能群体多维感知会话机器人“孔子”,构建了人机协同研学教学模式。教学实验以“现代教育技术应用”课程为教学内容,采用准实验研究设计,邀请数学专业学生参与实验。结果表明,与直接使用文心一言的教学相比,人机协同研学教学模式能显著提升学生的问题解决能力、批判性思维能力、创新能力和外在学习动机,但对学习绩效、内在动机和协作学习能力效果欠佳。为了提高教学效果,研究者需提高多维感知评价精准性、感知维度全面性、情境学习多样性和教师教学技能。

人工智能在应急语言服务中的应用与展望

人工智能技术助推着语言服务行业的数字化、智能化转型,其高效率、低成本、协同性等特征在应急语言服务领域产生了突出的社会和经济效益并具有潜在的实际应用价值。本文分析了人工智能技术在应急语言服务产品、人才培养、实践活动中的应用现状,并展望了未来发展趋势。本研究有望为深化应急语言服务智能化转型的理论研究、推进应急语言服务智能化转型的实践探索提供有益参考。

融合大语言模型的国防科技情报智能感知系统构建及应用研究

[目的/意义]在全球地缘冲突风险下,搭建自主可控的国防科技情报智能感知系统,对国家安全和军队建设的战略决策支撑作用重大。开展融合大语言模型的国防科技情报智能感知系统建设研究,能提高情报获取效率和智能分析能力。[方法/过程]该系统通过自动采集分类更新,可以快速识别技术情报及专家情报;构建了庞大知识库和信息模型,融合大语言模型智能挖掘创新点和前沿技术。[结果/结论]该系统总体上实现了根据任务及时监测重要情报线索、深度挖掘支撑可信情报的证据及证据链、智能感知领域技术关键内容等功能,为国防科技情报工作在人工智能时代提质增效提供参考借鉴。

重思对话:智能传播背景下人机语言交互中的“对话”赋能

人工智能技术的发展,将我们带入了一个智能传播的时代,智能传播中的人机语言交互丧失了有关“人”的因素之对话本质的思考,学界亦存在对人机“对话”一词的误解和误用。基于此,应以语聊机器人的现状分析作为研究基础,站在人文主义的新起点上,重思人类对话的内涵特性,总结机器主体的“对话”桎梏。最终通过回望柏拉图、巴赫金、海德格尔等人的研究理路得出,只有重归人类对话本身,借助对话的力量赋能人机语言交互,才能让用户最大限度地体察到“交流感”与“对话感”,促使人“感同身受”地接纳AI与技术合成语音。

语言智能人才前景分析系统的实践与探索

目前,毕业生人数逐年增长,就业形势严峻。随着大数据、人工智能的发展,Python语言作为当下热门技术,人才需求量日益增加。虽然互联网充斥着大量招聘信息,但网络信息杂乱繁多,并且不同专业的毕业生有着不同的求职意愿。因此,岗位信息数据的整合与分析起着重要作用。通过Python语言的网络爬虫技术,在BOSS直聘招聘网站中提取自然语言处理相关的岗位信息进行整合,并对数据进行可视化。数据可视化内容可以直观地展示全国各个城市语言智能人才的需求情况,供广大毕业生作为就业参考。