1． 引言

介绍了大语言模型（LLMs）在人工智能领域的应用，特别是在语言对比研究中的重要性。探讨了多语言模型（MLLMs）如何融入语言对比研究，以及它们在应用场景和应用潜力方面的发展前景。分析了语言对比研究中“比较第三方”（TC）设置的困难，并提出了LLMs支持的语义计算作为新的解决方案。最后，讨论了LLMs在语言对比研究中的应用场景和未来发展方向。

2． 语言对比研究中的问题

探讨了语言对比研究中选择对比标准（TC）的问题。TC主要分为形式对应和语义对等两种类型，其中形式对应在理论和应用上难以获得有意义的发现。语言对比研究通常基于翻译对等关系来观察语言之间的异同，但实际翻译中存在误译和个体译者风格差异，导致语义严格对等的译文很少。Krzeszowski提出应选择语义-句法高度对应的翻译作为TC，但这种方法在形态类型不同的语言中存在局限性。此外，语言对比研究还尝试在更泛义的功能对等中寻求可比性，通过定量分析双语或多语文本。然而，TC的选择往往带有研究者的主观判断，缺乏客观性。为解决这一问题，本文提出利用生成式人工智能的知识运用能力，尤其是大语言模型（LLMs）和多语言大语言模型（MLLMs），为TC设置提供更客观的判断依据，支持多维度、多层面的语言对比分析。

3． LLMs的多语言语义分析能力

深入探讨了大型语言模型（LLMs）在多语言语义分析方面的能力。LLMs利用自注意机制，能够捕捉长距离的上下文信息，从而在翻译等任务中展现出优势。自注意机制通过衡量不同词或标记之间的相关度，生成更自然、连贯的语言表达。此外，LLMs采用了共享标记、子词繁育和词嵌入对应等技术，以处理跨语言的上下文和信息，提高语言理解和表达的准确性。

LLMs的核心能力之一是思维链，即通过一系列中间性自然语言推理步骤完成最终输出，显著提升了模型在推理任务上的表现。在跨语言的语义理解方面，LLMs支持跨语言词嵌入对应，将不同语言中的词语映射到共享空间中，实现语义相近词汇的接近。这一能力为跨语言文档分类、机器翻译等应用提供了重要支持。

LLMs的自注意机制和神经网络架构Transformer，使其能够捕捉人类语言中的长时依存关系，综合分析与语义关联的多个变量，学习人类语言使用经验，获得更接近人类理解的语义。这为确定文本含义提供了新的思路，有望提升语言分析的精确度和深度。

LLMs通过深度学习数据，从经验中获得知识并运用知识解决问题，实现了“人类智能+大语言模型”的双重智能应用。这有助于人类扩展探索范围，丰富探索内容，拓宽研究思路。下文将进一步探讨LLMs在传统对比研究中的应用，以及其在语言对比研究中的潜力。

4． LLMs应用于语言分析：场景

探讨了大型语言模型（LLMs）在语言分析领域的应用，具体包括词汇比较、篇章和语用分析以及话语与修辞比较三个方面。在词汇比较方面，以ChatGPT-4为例，展示了其对汉语和英语词性分布的分析能力，揭示了两种语言在表达相同语义时使用不同语言手段的差异。通过认知语言学理论，分析了概念化、语言相对论、认知经济性和信息密度等概念。在篇章和语用分析方面，LLMs能够基于特定理论模型，如Brown u0026 Yule的话语分析理论，自动识别和评估语篇的衔接手段和连贯性。ChatGPT-4能够对给定文本进行系统且准确的连贯性分析。在话语与修辞比较方面，LLMs能够识别和提取双语文本中的修辞手段，如转喻、隐喻、夸张和对照等，并准确判断文体特征，如正式/非正式、词汇和句法变异等。这些能力在处理大量文本数据时，显示出比人类更高的效率。

5． 大语言模型下的对比研究新范式

探讨了大语言模型（MLLMs）在语言对比研究中的应用，提出了一种新的研究范式。主要内容包括：

1. 利用MLLMs的语义嵌入向量判断语义相似度，支持语内和语际的对比分析。通过调整余弦相似度阈值，可以查找语义近似的句子或多语译文。

2. 讨论了翻译对应（TC）设置的动态性。传统选择译文作为TC具有主观性，而MLLMs可以基于语义相似度评估，为研究者提供量化数据，选择能体现源语和目标语特征的对比文本。

3. 介绍了MLLMs在替代重复性传统分析工作方面的潜力。以ChatGPT为例，展示了其在句法分析、语义功能构成分析等方面的应用，为多维语言研究提供支持。

4. 讨论了MLLMs对专家分析的证实和补充。通过比较人类智能和人工智能的对比分析，发现MLLMs能够发现细微差异，为专家分析提供有益补充。

5. 强调了MLLMs在丰富三角互证数据来源方面的作用。它们可以产生质性和量化分析结果，如语义相似度、句法关系频次等。结合编程技术和插件，可以方便地调用语言模型，获得高质量的分析数据。

6. 指出在数字化时代，MLLMs可以帮助研究者突破记忆容量局限，对大文本和多变量进行比较分析。例如，在建立TC时，可以基于句子语义相似度检索，辅以语言地道程度分析，选择符合目标语特征的对比文本。

7. 总结认为，MLLMs具备理解和推断能力，可以根据研究目的进行进一步分析。分析结果可以是质性表述或量化数据，二者结合能提高分析效率，帮助研究者作出充分描述和解释。

6． 结语

强调了大语言模型在语言对比研究中的重要性，指出其能够实现多语言间的可量化对比分析，并通过精调模型提供判断结果。随着大语言模型的普及，平行语料的来源将更加丰富，为研究提供多维度数据。此外，大语言模型将推动基于语义对应而非翻译对等的语言对比研究，其价值不仅在于知识查询和写作辅助，更在于助力人类进行多学科、多视角的智力活动，实现文本分析、生成式人工智能分析与人类智能分析的协同，推动语言研究达到更高水平。