Cette étude a examiné les définitions des mots d'échantillon à la fois dans le grand modèle de langage (ChatGPT) et dans le dictionnaire pour apprenants du chinois (Juzi Chinese), évaluant de manière exhaustive la précision, la compréhensibilité, la praticité et la diversité des définitions de mots et des phrases exemples, tout en explorant les avantages et les limites de ChatGPT dans l’aide à la compilation du dictionnaire pour apprenants chinois. En termes de qualité des définitions, ChatGPT affichait fréquemment des problèmes tels que des sens manquants, des définitions inexactes ou erronées, des erreurs d’étiquetage grammatical, des sens redondants et des explications circulaires basées sur des quasi-synonymes. Cela est particulièrement évident pour les mots à sémantiques complexes et à multiples significations, où la précision des définitions était relativement faible. En ce qui concerne la qualité des phrases exemples, bien que les exemples générés par GPT furent pratiques, ils manquaient encore de précision et de diversité. De plus, les définitions et exemples de ChatGPT manquaient de conscience métalinguistique et présentaient une compréhensibilité inférieure à celle de Juzi. Actuellement, ChatGPT peut servir d’outil de soutien dans le travail lexicographique, sa valeur potentielle devant probablement augmenter grâce à une collaboration humain-IA améliorée.

collaboration homme-machine; ChatGPT; dictionnaire pour apprenants du chinois; Juzi Chinese; lexicographie