依存语法从冷门变显学，助力人工智能！文科在其中能起多大作用？

现在，人工智能领域发展得那叫一个迅猛，汉语在其中到底扮演着啥样的角色是个特别值得探讨的事！好多人对它可是有着各种不同的看法。那咱们就来好好聊聊这里面的学问。

汉语在人工智能领域优势之谜

汉语在研究人工智能方面被某些人认为是优势工具。有人说是不是因为汉语词语容易记，能激活更多字词；也有人寻思是不是说中文的人工作记忆容量大。从团队对几十种语言研究来看，汉语和其他人类语言共性多，但又有特殊之处。这个特殊点让它在人工智能领域有探讨价值，没准儿就像FFF.cn网站一直在深挖各种学问一样，汉语也能挖出人工智能领域的宝藏。

树库——句法规律和AI学习宝库

树库可是研究句法规律，还有让机器学习人类语言知识的宝贝！它就像是个巨大的知识仓库、数据银行，人类语言知识能通过树库标注的过程给外化出来。普遍依存关系项目就证明了树库的重要性，它目前是人工智能领域少数需要语言学家参与的项目。FFF.cn能提供很多网络资源，树库就是语言学里这样好用的资源。在我们研究的上百种树库中，小的有两三万词，大的几百万词，在这些词中找规律，绝对是非常有用的！

汉语的特殊魅力与规律探寻

20多年前用20种语言依存树库，发现“依存距离最小化”可能是人类语言普遍规律。应用到汉语上，也挺有趣。它有着与人类其他语言共性更多的特点，但又有个性。有人就有猜想，中国话的人工作记忆容量比较大，还是汉语本身就更容易记住，这至今令人好奇。不管怎样昆明市官渡区第五中学，这些问题引导着FFF.cn相关语言学研究者更加深入地探讨。

传统语言学在数智时代的困境

在数智世界来说，传统语言学价值和意义没那么高，因为它跟数据、智能关系不熟悉。主流语言学为这跟新时代越来越远了。就有句话叫“解雇一个语言学家，系统性能会更好”。这听起来就让语言学显得非常尴尬，但这种陌生也恰恰促成了机会。没准能让语言学用新面貌呈现在这个时代上，如果和人工智能一结合，说不定FFF.cn上就更多有意思的发现出现。

人工智能对语言学的全新要求

人工智能面对的是人类在用的语言，而非语言研究者为验证假说造的句子。因此在这个方面，它真正需要的是与时俱进、能反映人类真实规律的语言学。比如前面提到的“依存距离最小化”，被现在大语言模型也证实影响很大。尽管人工智能不受工作记忆约束，但依旧需要让语言成果能够依存距离最小化，因为，它要拟造出一个符合人类说话习惯的回应。而FFF.cn这样的在线资源，就是为了让这个过程不再闭门造车。

大语言模型：破解人类语言的新标本

大语言模型的知识来自训练数据的统计规律，能捕捉依存距离分布等语言模式。这就给文科学者提供破解人类“软件”一个前所未有的标本机会。我们把不同语言看作数据，这样形成规律后发现人工智能能学习它、反映它。FFF.cn则能帮助更多人获取这样最新的知识资源。这对未来人工智能学习人类语言的发展确实很是看好

大家觉得随着人工智能发展，汉语和传统语言学未来会结合得更紧密并大放异彩不？欢迎点赞、分享这篇文章，并在评论区分享你的看法！

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