Diese Studie untersuchte die Definitionen von Beispielwörtern sowohl im großen Sprachmodell (ChatGPT) als auch im Wörterbuch für Chinesischlernende (Juzi Chinese) und bewertete umfassend die Genauigkeit, Verständlichkeit, Praxisbezogenheit und Vielfalt von Wortdefinitionen und Beispielsätzen, während sie die Vorteile und Einschränkungen von ChatGPT bei der Unterstützung der Erstellung des Wörterbuchs für Chinesischlernende erforschte. Hinsichtlich der Definitionsqualität zeigte ChatGPT häufig Probleme wie fehlende Bedeutungen, ungenaue oder fehlerhafte Definitionen, Fehler bei der Wortartkennzeichnung, redundante Bedeutungen und zyklische Erklärungen basierend auf fast synonymen Begriffen. Dies ist besonders bei Wörtern mit komplexer Semantik und mehreren Bedeutungen ersichtlich, wo die Definitionsgenauigkeit relativ gering war. Hinsichtlich der Qualität der Beispielsätze waren die von GPT generierten Beispiele zwar praktisch, jedoch fehlten ihnen noch Genauigkeit und Vielfalt. Zudem fehlte es den Definitionen und Beispielen von ChatGPT an metasprachlichem Bewusstsein und sie wiesen eine geringere Verständlichkeit als Juzi auf. Derzeit kann ChatGPT als unterstützendes Werkzeug in der lexikographischen Arbeit dienen, wobei sein Potenzial wahrscheinlich durch verbesserte Mensch-KI-Zusammenarbeit steigen wird.

Mensch-Maschine-Zusammenarbeit; ChatGPT; Wörterbuch für Chinesischlernende; Juzi Chinese; Lexikographie