民間航空英語教育用コーパスの構築と応用は、長期間にわたり高い専門的障壁、時間コストの増大、および応用シナリオの制限という課題に直面してきました。本研究では大規模言語モデルを導入し、実験システムを設計して、コーパス収集、ノイズ除去処理、バイリンガルコーパスの整合性の面で主流の大規模言語モデルの性能と効果を比較しました。実験結果は、大規模言語モデルが民間航空英語コーパス構築の支援に顕著な成果を示すことを明らかにしました。教育応用の観点では、大規模言語モデルは用語教育の可視化分析ツールを開発して用語教育を支援し、三次元フィルタリングモデルの構築によりインテリジェントな文の選別を実現し、コーパスに基づいてインテリジェントなテスト問題を生成できます。大規模言語モデルと専門コーパスの深い融合により、民間航空英語教育の専門性と効率性が効果的に向上し、業界の教育機関における特定目的英語（ESP）教育において再現可能なインテリジェントパラダイムを提供します。

大規模言語モデル;民間航空英語;教育コーパス;ESP教育