Este estudio examinó las definiciones de palabras de muestra tanto en el modelo de lenguaje grande (ChatGPT) como en el diccionario para aprendices de chino (Juzi Chinese), evaluando integralmente la precisión, comprensibilidad, practicidad y diversidad de las definiciones de palabras y oraciones de ejemplo, mientras exploraba las ventajas y limitaciones de ChatGPT para asistir en la compilación del diccionario para aprendices de chino. En cuanto a la calidad de las definiciones, ChatGPT mostró frecuentemente problemas como sentidos faltantes, definiciones inexactas o erróneas, errores en la clasificación gramatical, sentidos redundantes y explicaciones circulares basadas en casi sinónimos. Esto es particularmente evidente en palabras con semánticas complejas y múltiples significados, donde su precisión definicional fue relativamente baja. En cuanto a la calidad de las oraciones de ejemplo, aunque los ejemplos generados por GPT fueron prácticos, aún carecían de precisión y diversidad. Además, las definiciones y ejemplos de ChatGPT carecían de conciencia metalingüística y mostraron una menor comprensibilidad que Juzi. Actualmente, ChatGPT puede servir como una herramienta de apoyo en el trabajo lexicográfico, con un valor potencial que probablemente aumentará mediante una mejor colaboración humano-IA.

colaboración hombre-máquina; ChatGPT; diccionario para aprendices de chino; Juzi Chinese; lexicografía