大語言模型賦能語料庫建設的方法探究

[摘" 要] 語料庫作為大數據時代語言資源的重要組成部分，對于翻譯研究、外語教學等方面有重要意義。近年來，大語言模型高速發展，其對自然語言的處理能力十分強大。因此，本研究探討了大語言模型賦能語料庫建設的可能方法，對語料庫建設的基本原理進行了闡釋，并對大語言模型在文本生成、語義理解等方面的優秀表現進行了基本介紹。本文重點探究了基于大語言模型的語料庫構建方法，如自然語言理解與標注、多語種同步構建、數據質量評估等。研究結果表明，基于大語言模型的新方法不僅可以顯著提高語料庫的構建效率，降低人力和財力成本，而且語料的質量也得到明顯提升。這些方法具有較強的可擴展性，為構建海量高質量語料庫提供了行之有效的新路徑。

[關鍵詞] 大語言模型" ChatGPT" 語料庫" 語言學

[中圖分類號] I206 [文獻標識碼] A [文章編號] 2097-2881（2025）12-0090-04

近年來，以ChatGPT、DeepSeek為代表的大語言模型快速發展，其以在語言應用方面的出色表現，迅速滲透到語言應用的各個方面。本文將探究大語言模型在語料庫建設方面的應用和方法，以期在“數智時代”找到更加具有創新性的語料庫建設途徑。

語料庫作為自然語言處理研究和應用的基石，對于機器翻譯、信息檢索、文本分類等具有不可替代的作用。然而，傳統語料庫構建過程面臨著數據規模有限、多樣性不足、維護困難等諸多挑戰，而以深度學習為代表的大數據方法將突破語料庫容量擴大帶來的瓶頸[1]。因此，隨著大語言模型的涌現，這些困難迎刃而解。大語言模型以其卓越的生成和理解能力，為語料庫建設注入新的活力，為我們理解和處理自然語言提供更廣泛、更深入的視角。

隨著深度學習的不斷發展，大語言模型在過去幾年中取得了巨大的成功。以GPT系列為代表的大語言模型，通過海量的預訓練數據和強大的神經網絡結構，展現了出色的自然語言生成和理解能力。這種用單一的后詞預測機制來一體化地解決多種與自然語言相關的下游任務的工作方式，不僅顛覆了主流的自然語言處理范式，而且也顛覆了人們對于人類語言的結構方式的認知[2]。

大語言模型在語料庫建設中擁有一定的優勢，因為它能夠通過不斷地訓練和學習，以前所未有的規模生成高質量文本，為語料庫注入更多樣、更廣泛的內容。除此之外，大語言模型不僅在自然語言理解和標注任務上表現出色，還擁有強大的多語言能力，可用于自動執行諸如實體識別、情感分析等標注任務并且能夠在跨語言環境中進行語料庫建設。這為語料庫的結構化和標準化提供了強有力的支持，也為其在全球范圍內的研究和應用提供了更多可能性[3]。

本研究將介紹大語言模型的基本原理和在自然語言處理中的應用，并深入研究大語言模型在語料庫生成、標注以及多語言建模等方面的方法。此外，本文通過深入探究大語言模型在語料庫建設中的方法，揭示其在推動語料庫建設方面的前沿進展，以期為語料庫構建提供新的思路和方法，推動自然語言處理領域的發展，促進語料庫在各個領域的更廣泛應用。

一、大語言模型簡介

大語言模型是近年來自然語言處理領域中一種備受關注的新型技術范式。它是基于深度學習技術，通過在海量文本語言語料上進行大規模預訓練和構建的語言模型。與以傳統的規則為基礎或統計方法的自然語言處理系統不同，大語言模型能夠自主學習并獲取語言的內在知識和語義信息，以其不斷的迭代能力來影響后續的輸出[4]。

大語言模型的核心特征在于其龐大的模型規模。一些知名的大語言模型如OpenAI的ChatGPT甚至擁有多達1750億個參數，這使得GPT能夠捕捉和存儲大量的語言知識[5]。支撐如此龐大的語言知識，模型訓練所需的語料規模也是史無前例的，通常會采用從互聯網上獲取的海量多領域文本語料。需要注意的是，這些數據不單指語料規模的擴大，更在數據結構和方法上與以往有所不同[6]。在預訓練過程中，大語言模型通過自我監督的方式，利用掩碼語言模型、下一句進行預測等任務目標，自主學習表征，獲取通用的語言理解能力。

大語言模型預訓練完成后，雖然仍存在一些缺陷，如生成文本存在語言風格趨同化和單一化，在一定意義上喪失了語言文字本身的功能[7]，但已經能夠展現出強大的語言生成、理解、問答、文本分析等綜合能力。更重要的是，借助其通用性和遷移學習能力，大語言模型可以通過少量的任務數據調整，快速地為特定的自然語言應用場景提供高水平的服務。目前，以ChatGPT-4.0、Claude、DeepSeek等為代表的大語言模型已經在多種語言處理任務中取得了優異的表現，推動了人工智能自然語言處理技術的發展進程。

盡管取得了巨大的成就，大語言模型也面臨著一些挑戰，比如知識存在偏差、缺乏常識推理能力、存在隱私和安全關注風險等，這需要通過持續的研究和優化來解決和完善[8]。可以說，大語言模型作為自然語言處理領域的一種創新性技術范式，正在為語言人工智能的發展開辟新的前景。

二、語料庫建設的基本原理

語料庫建設的基本原理涉，是指在研究或應用中收集、整理和管理文本數據的相關理論和研究方法。建設語料庫需要明確研究或任務的目標和范圍，以確定語料庫應該涵蓋的語言、主題、領域等方面的要求。收集原始文本數據是建設語料庫的第一步，可以通過網絡抓取、收集文本數據庫或人工采集等方式進行。這一階段需要確保數據來源廣泛、具有代表性，以滿足后續分析和應用的需求。在收集到原始文本數據后，清理和預處理是建設語料庫的關鍵步驟。去重是為了確保語料庫的多樣性，而標點符號和大小寫的處理有助于提高文本的一致性。分詞是將文本分解為單詞或標記的過程，為后續的語言分析和處理提供基礎。去噪則有助于去除文本中的不必要的干擾信息，例如HTML標簽、廣告等，以確保語料庫的純凈性。標注和注釋是建設語料庫的另一重要環節，它增加了對文本的語法和語義信息的理解。詞性標注、實體識別和情感分析等任務有助于為語料庫添加更為結構化和豐富的元信息，提高其在特定任務上的可用性。

傳統的語料收集方式具有一定程度的缺陷，而大語言模型的出現能夠在一定程度上彌補這些缺陷。語料庫的構建需要大量投入的人力和財力，尤其是對于需要專業知識的特定領域語料庫，獲取難度和成本更高。最顯著的問題之一就是人工處理的語料數據量有限，難以滿足大數據時代人們對海量語料的需求。一方面，人工構建的語料庫通常只能覆蓋有限的語言現象和領域，不夠廣泛和全面。且人工標注的語料庫質量參差不齊，存在標注錯誤和主觀性偏差的風險。人工標注往往缺乏一致性標準，使語料庫的可信度和復用性受到影響。另一方面，隨著自然語言處理技術的不斷發展，人們對語料庫的要求也日益提高。大數據時代，人工智能系統需要消化大規模、多語種、多領域的海量語料，以獲取更豐富、更精確的語言知識。傳統的人工構建方法很難滿足這一需求。除此之外，一些新興語言處理任務對語料庫的質量和覆蓋面也提出了更高要求。例如，對話系統需要大量會話數據、知識圖譜構建需要特定格式的結構化語料等，而單一來源和格式的語料庫難以滿足多樣化的應用場景的需求。

可見，在大數據和人工智能時代，傳統的語料庫構建方法日益暴露出效率低下、數據量有限、質量參差不齊等諸多不足，迫切需要尋找新的、高效、低成本、高質量的語料庫建設途徑。

三、大語言模型在語料庫建設中的應用

例如，在文學類文本語料庫建設中，大語言模型展現出了引人矚目的潛力和獨特價值。傳統的文學作品收集方式可能受到時間、版權和獲取難度等因素的限制，這些都是研究者需要考慮的問題。然而，隨著大語言模型的出現和發展，研究者可以更加便捷地獲得各種文學體裁的文本數據，并構建多樣化的語料庫。大語言模型的生成能力為文學作品的獲取提供了全新的途徑。研究者可以利用大語言模型生成各類文學作品的樣本，包括小說、詩歌、戲劇等。通過調整模型的輸入參數，研究者可以探索不同風格、時代和主題的文學作品，從而豐富語料庫的多樣性[9]。

大語言模型可以通過使用合理的prompt（提示詞）來指導大語言模型關注特定的文學風格、主題或作者，以模仿生成更符合研究需求的文本樣本。這也就意味著如果能夠收集到某個作家或角色的經典語錄和語言風格，我們就可以得到任一風格的遷移模型，從而用于構建更為大型的平行語料庫，進而進一步推動語言學研究的發展[10]。

此外，大語言模型的多語言能力為跨語言文學作品的收集和分析提供了可能。通過翻譯文學作品，研究者可以構建一個包含多種語言版本的文學語料庫，促進不同文化和語言背景下文學作品的比較和研究。

綜上所述，大語言模型在文學類文本語料庫建設中具有廣泛的應用前景和獨特的優勢。優勢之一是引入大語言模型可以大大提高語料庫建設的效率。傳統的人工方式由于需要大量人力進行數據收集、標注和整理，效率通常不高，而大語言模型則能夠基于少量初始種子數據和用戶每天輸入獲取的數據來縮短語料獲取的周期。

優勢之二是運用大語言模型可以顯著降低語料庫建設的整體成本。人工構建語料庫需要投入大量的人力和財力資源，而利用模型的學習能力和迭代能力，可以有效減少人工的參與，減少所需的人力和財力資源，從而降低了總體成本。大語言模型另一個突出的優勢是支持規?；Z料庫的構建。大語言模型憑借強大的信息處理能力和學習能力，可以高效快速地收集和學習海量語料，滿足了大數據時代對構建規?；Z料庫的需求，而傳統的人工方法很難高效獲取如此大規模的語料數據。此外，引入大語言模型還豐富了語料庫的多樣性?；谀Ｐ蛯W習后提取的語料，不僅可以包含不同體裁、風格的文本內容，還能涵蓋更廣泛和全面的主題領域。這極大地拓展了語料庫的多樣性，而人工構建的語言材料通常只針對某些特定領域。

在語料質量控制方面，采用人機協作的方式，通過樣本審核、迭代訓練、人工校正等環節，可以更精細地控制和優化語料的質量，減少生成內容中的錯誤和偏差，提高可靠性。并且一些大語言模型已經具備了基本的語義理解能力，可以自動或輔助完成語料庫的元數據標簽工作，如文本分類、主題標簽等，減輕了人工標簽的負擔，支持元數據標簽的自動化生成。

總而言之，大語言模型賦能語料庫建設的新范式較傳統人工方法而言，在效率、規模、多樣性、可擴展性等方面具有明顯優勢，同時還提供了質量控制和自動化標志的可能性，這為語言資源和應用的發展提供了強有力的支撐。

四、基于大語言模型的語料庫構建方法

1.自然語言理解及標記方法

除了純文本生成外，大語言模型還具備了大部分的自然語言理解能力。因此，可以讓模型對現有的非格式化文本進行分析和語義標注，從而獲取格式化的語料。也就是說，首先需要帶上標注的文本語料訓練數據，對大語言模型進行監督訓練或提示調優，使其獲得相應的自然語言理解任務能力，如命名式實體識別、關系抽取、事件檢測等。然后，將待標注的文本輸入經過訓練的模型，模型會自動分析積分信息，并生成所需的標注結果，如標出實體類別、抽取出事件要素關系等。生成的結果需要人工評估并修改，以確保質量。這種方法可以高效地從海量非結構化文本中提取出結構化的語義知識，為構建知識圖譜、問答系統等提供高質量的語料支撐。

2.語料同步構建流程

大語言模型的通用性和多語種支持能力，可以同步構建多種語言的語料庫。其基本思路是：首先構建一種語言的高質量語料集，然后將其輸入多語種大語言模型，讓模型生成其他語言的對應語料。

例如，首先用一個自動生成方法，構建一個高質量的英語語言資料庫。然后，使用諸如mT5等多語種大語言模型，輸入英語文本，讓模型輸出其他如中文、法語等多種語言的譯文版本。通過機器審核和人工校正，研究者可以獲得準確的多語種同步語料。同時，研究者還可以利用生成的多語種語料，對模型進行持續訓練，提高其跨語言生成能力，從而保證后續生成內容的質量。這種方法的優點是模型可以高效支持多語種語料同步生成，大大節省了人工翻譯和標注的時間，對于語言資源匱乏的領域具有重要的應用價值。

3.數據質量評估方法

在語料庫構建過程中，評估其內容質量是一個關鍵環節。我們可以借助大語言模型在自然語言理解和生成等方面的卓越表現，提出新的質量評估方法。其中一種思路是，基于大語言模型的掩碼語言模型等能力，評估語料樣本在語義、語法和語境等方面的一致性和質量評分。通過統計不同粒度的語料質量評分，我們可以發現和篩選語料庫中的異常樣本。此外，大語言模型還可以從多維度評估生成語種的多樣性、覆蓋面、多語種一致性等質量指標，為后續優化提供參考；或者是可以嘗試訓練一個監督式語料質量二分類或評分模型，在帶標注數據的指導下，基于規則方法和模型預測分數，形成多維度的語料質量評估體系。

五、結語

本文系統地探討了大語言模型在語料庫建設中的應用方法和前景。研究表明，將大語言模型引入語料庫建設中，可以極大地提升效率、降低成本、擴大規模、增強多樣性和可擴展性，為獲得高質量的語言資源提供了全新的有效途徑?；诖笳Z言模型的自然語言理解標注、多語種同步構建、數據質量評估等創新方法，不僅提高了語料庫建設的自動化水平，也為質量把控提供了新的思路。研究成果有助于推動語料庫建設朝標準化的方向發展，為自然語言處理技術的創新應用提供了完善的語料支撐，促進了語言大數據資源的高效獲取和利用。

然而，由于大語言模型生成內容中的偏差和錯誤都缺乏有效的控制，知識溯源性也較差，且版權、隱私、倫理等方面的合規性都有待加強，該研究也存在一定的局限性。并且需要注意的是，雖然ChatGPT在對關鍵詞進行語義分類時表現相當不錯，但分類是基于去語境化的關鍵詞，這使得類別過于寬泛，在分析專業語境和語料庫方面有一定的限制。未來的研究可以關注以下幾個方向：如建立深入挖掘大語言模型在自動數據標簽、信息抽取等方面的新應用。

大語言模型賦能語料庫建設具有良好的發展前景，有望持續推動語料資源建設水平的提升。當前所取得的進展只是一個良好的開端，后續仍需學術界和產業界的共同努力，不斷創新和完善，最終實現數智時代語料庫建設的智能化。

參考文獻

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[10] 郭肖和.基于神經機器翻譯的魯迅文本風格遷移[D].蘭州：蘭州大學，2023.

（特約編輯 楊" 艷）

作者簡介：王靜，曲阜師范大學外國語學院，研究方向為英語語言學。