Korpora sind in der Linguistik und der Verarbeitung natürlicher Sprache von entscheidender Bedeutung. Das BCC-Korpus der Beijing Language University ist ressourcenreich und effizient in der Suche und wird hoch geschätzt. Allerdings begrenzt die Komplexität der BCC-Suchanfragen deren Verbreitung. Daher schlägt dieser Artikel das Modell TextToBCC vor, das darauf abzielt, die Suche im BCC-Korpus mittels natürlicher Sprache zu realisieren. Zunächst wurde ein ausgewogener Datensatz von BCC-Suchanfragen erstellt, wobei ein großes Sprachmodell verwendet wurde, um natürliche Sprachbeschreibungen der BCC-Suchanfragen zu generieren. Anschließend wurde das große Sprachmodell feinjustiert, um die Umwandlung von natürlicher Sprache in BCC-Suchanfragen zu unterstützen. Die experimentellen Ergebnisse bestätigen die hervorragende Leistung des TextToBCC-Modells. Dieses Ergebnis verringert nicht nur die Nutzungsschwierigkeiten des BCC-Korpus, sondern trägt auch zur Förderung seiner Verbreitung und Anwendung in breiteren Bereichen bei und erleichtert die sprachwissenschaftliche Forschung sowie die Praxis der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Korpus;Suchanfrage;großes Sprachmodell;Feinabstimmung