融合创新:以大型语言模型技术赋力民族语言学研究

刘 杰

[提要] 大型语言模型(Large-scale Language Models,LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域取得了显著的突破。民族语言学作为一门研究人类语言多样性、演变及其与文化关系的学科,与大型语言模型技术的结合将为语言学研究带来新的可能。通过深入分析大型语言模型技术在民族语言学研究领域的应用与影响,从民族语言资源建设、语言文本生成、语言翻译与对话系统、语言特征分析与挖掘、语言的演变与历史研究这5个方面入手,揭示大型语言模型技术在民族语言学研究领域所具有的广泛应用前景和深远影响。进一步分析大型语言模型技术在民族语言学研究中的潜力与价值,并探讨该研究方向对“有形”“有感”“有效”地增进民族认同感、增强民族自信心、促进民族团结,实现中华民族伟大复兴的实际应用价值和意义。

一、大型语言模型在民族语言学研究领域的应用具有重大的研究价值和鲜明的时代意义

全国宣传思想文化工作会议于2023年10月7日至8日在北京召开,这次会议首次提出习近平文化思想。宣传思想文化工作事关党的前途命运,事关国家长治久安,事关民族凝聚力和向心力,是一项极其重要的工作。文化在振奋民族精神、维系国家认同、促进经济社会发展和人的全面发展等方面具有至关重要的作用。[1][2]习近平总书记在党的二十大报告中指出,我们要以铸牢中华民族共同体意识为主线,坚定不移走中国特色解决民族问题的正确道路,全面推进民族团结进步事业[3]。加强中华民族大团结,长远和根本的是增强文化认同,建设各民族共有精神家园,积极培养中华民族共同体意识。文化认同是最深层次的认同,是民族团结之根、民族和睦之魂。文化认同问题解决了,对伟大祖国、对中华民族、对中国特色社会主义道路的认同才能巩固。语言作为人类相互理解、相互沟通、相互融合的重要渠道,在其中扮演着极为重要的角色。

随着近年来人工智能技术的迅速发展,大型语言模型(Large-scale Language Models,LLMs)已成为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的研究热点。大型语言模型是基于深度学习技术的自然语言处理方法,通过大量的文本数据进行预训练,从而学习到丰富的语言知识①。其中,以OpenAI的GPT(Generative Pre-trained Transformer)和Google推出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)等为代表的预训练语言模型(Pre-trained Models for Natural Language Processing,PMNLP),其基于Transformer架构,采用自回归(Autoregressive)的方式生成文本,在许多诸如情感分析、机器翻译等自然语言处理任务上取得了显著的成果②。

民族语言学是一门研究各民族语言特点、演变规律及其与文化、社会的关系的学科③。它涉及语言类型学、语言接触、语言变异、语言传播、语言政策等多个方面的研究。民族语言学研究的主要目的是揭示语言和文化、社会之间的内在联系,为语言教育、文化交流、国家政策制定等方面提供理论支持④。通过对语言学,特别是民族语言学的拓展和研究,可以加强民族交往交流交融,着力赓续中华文脉、推动中华优秀传统文化,促进民族团结进步,以社会主义核心价值观凝聚人心,有形有感有效地铸牢中华民族共同体意识,实现中华民族伟大复兴。

高质量贯彻落实习近平文化思想,做好新时代党的民族工作,铸牢中华民族共同体意识,是增进民族认同感、增强民族自信心、促进民族团结、巩固国家统一、实现中华民族伟大复兴的强大的精神力量。夯实民族学研究根基,提振民族自信,深刻把握中华文明的突出特性。深耕语言学研究领域,赓续民族血脉,凝聚建设中华文化的力量。这是在民族语言学研究领域加快推进铸牢中华民族共同体意识的重要途径。因此,大型语言模型技术对于民族语言学不同研究方向中的应用和影响非常值得关注。本文将从民族语言学研究的角度,详细分析和论述大型语言模型技术在民族语言学研究领域中的应用及其对铸牢中华民族共同体意识的重要意义。

二、大型语言类模型概述

(一)统计语言模型(Statistical Language Model,SLM)

统计语言模型(SLM)是大型语言模型发展的第一个阶段,主要通过统计词汇在语料库中的共现频率来建立语言模型。其中,N-gram模型是统计语言模型中最具代表性的方法。N-gram模型通过计算N个词汇在语料库中共同出现的概率,来估计一个句子出现的概率[4][5]。例如,一个二元(Bigram)模型将会计算两个词汇共同出现的概率,而一个三元(Trigram)模型将会计算三个词汇共同出现的概率。通过这种方式,N-gram模型能够捕捉到一定程度的语言结构和语义信息[5]。

然而,统计语言模型存在一些局限性。首先,由于N-gram模型依赖于词汇的共现频率,其性能受限于语料库的规模和质量。对于低频词汇和长距离依赖关系,统计语言模型很难学到有效的信息。其次,N-gram模型无法很好地处理未出现在训练语料库中的词汇组合,这会导致模型在面对新的语境时表现不佳⑤。为了克服这些问题,研究者开始探索利用神经网络来学习词汇的语义表示。

(二)神经网络语言模型(Neural Network Language Models,NNLM)

神经网络语言模型是大型语言模型发展的第二个阶段,其主要利用神经网络学习词汇的语义表示。与统计语言模型不同,神经网络语言模型不再依赖于词汇的共现频率,而是通过学习词汇的连续表示(即词向量),来捕捉词汇之间的语义关系。这使得神经网络语言模型能够更好地处理低频词汇和长距离依赖关系,从而在自然语言处理任务中取得更好的性能⑥。

神经网络语言模型的代表性方法包括循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、长短时记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)。这些模型通过引入循环结构和门控机制,能够学习到文本数据中的时序信息和长距离依赖关系。例如,长短时记忆网络通过使用输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动,从而有效地解决了梯度消失和梯度爆炸问题[6]。门控循环单元则是对长短时记忆网络的一种简化,通过引入更新门和重置门来实现类似的功能,但计算复杂度较低[7]。

尽管神经网络语言模型在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升,但其仍然面临一些挑战。首先,神经网络语言模型通常需要大量的标注数据进行训练,这在很多实际应用场景中是难以满足的。其次,神经网络语言模型的训练和推理过程相对较慢,这限制了其在大规模文本数据上的应用[8][9]。为了解决这些问题,研究者开始探索利用预训练语言模型来提高模型的性能和泛化能力。

(三)预训练语言模型(Pre-trained Models for Natural Language Processing,PMNLP)

预训练语言模型是大型语言模型发展的第三个阶段,其主要通过在大规模语料库上进行无监督学习预训练模型,再通过有监督学习进行微调,以适应特定任务。预训练语言模型的优势在于,其可以充分利用大量无标注的文本数据,学习到更丰富的语言结构和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中取得更好的性能。

预训练语言模型的代表性方法包括BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、GPT(Generative Pre-trained Transformer)和T5(Text-to-Text Transfer Transformer)等。这些模型通过引入自注意力机制和Transformer结构,能够有效地学习文本数据中的长距离依赖关系和全局语义信息。例如,BERT通过使用掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)和下一个句子预测(Next Sentence Prediction,NSP)任务进行预训练,能够学习到深层次的双向语义表示[10][11]。GPT则采用单向语言模型进行预训练,并通过引入Transformer结构和自回归解码器,实现了高效的生成式任务[12]。T5模型则将所有自然语言处理任务统一为文本生成任务,通过预训练和微调的方式,在多个任务上取得了显著的性能提升[13]。

预训练语言模型的发展为自然语言处理领域带来了重大突破,使得许多任务的性能得到了显著提升。然而,随着模型规模的增大,预训练语言模型的计算资源和能源消耗也在不断上升,这也引发了关于计算资源分配和模型可持续发展的讨论。未来的预训练语言模型研究将需要在性能提升和计算资源消耗之间寻找平衡,同时探索更加高效、可解释和可控制的模型结构。

三、大型语言模型技术(Large-scale Language Models,LLMs)在民族语言学研究领域的应用与对铸牢中华民族共同体意识的影响

(一)在“有形”上用心,加强语言资源建设,强化中华民族共同体意识基础

1.民族语言语料库的建设将强化铸牢中华民族共同体意识的基石

在民族学和语言学的交叉研究中,语料库的建设是基础性工作。这不仅有助于对各民族语言进行深入研究,将强化铸牢中华民族共同体意识的基石。具体而言,一个全面、高质量的民族语言语料库能够为各民族提供一个共同的语言资源平台,从而促进各民族之间优秀文化的交流和认同。这种认同感是构建和谐、统一的多民族国家的基础,也是中华民族共同体意识的核心组成部分。通过大型语言模型技术,可以更高效地收集、整理和分析各民族语言数据,从而加速语料库的建设。

民族语言语料库的建设需要大量的数据支持。数据来源可以包括已有的民族语言文本、口语录音、翻译文本等。采集方法可以采用自动化采集和人工采集相结合的方式,以保证数据的准确性和完整性。由于民族语言的多样性和复杂性,民族语言语料库的建设需要对数据进行清洗和处理。具体而言,需要对数据进行去重、去噪、分词、词性标注、句法分析等处理⑦。民族语言语料库的建设需要进行数据标注和分类,标注可以包括词性标注、命名实体识别、情感分析等,分类可以包括主题分类、情感分类等。

大型语言模型技术可以帮助民族语言学研究者在互联网上收集大量的民族语言文本数据。例如,可以使用网络爬虫技术从各类网站、论坛和社交媒体上获取不同类型的民族语言文本。此外,还可以利用迁移学习和领域适应技术,将大型语言模型预训练在特定领域的数据上,从而提高模型在该领域的表现。针对收集到的民族语言文本数据,可以采用无监督学习的方式进行大型语言模型的预训练。例如,可以使用GPT、BERT等模型的预训练技术,通过大量的文本数据学习词汇、语法和语义等知识。预训练好的模型可以作为民族语言学研究的基础资源,为后续的任务提供强大的支持。借助预训练好的大型语言模型,可以对收集到的民族语言文本数据进行分类、聚类和排序等操作,以构建高质量的民族语言语料库。例如,可以使用模型进行主题建模,将文本数据按照主题进行分类;或者使用模型进行文本相似度计算,将相似的文本进行聚类。通过这些方法,可以构建出具有较高可用性的民族语言语料库。

2.语言资源的标注与整理将强化铸牢中华民族共同体意识的深层链接

语言资源的标注与整理是确保语料库质量的关键步骤。这一过程需要高度的专业性和严谨性,以确保数据的准确性和可用性。通过大型语言模型,可以进行自动化的词性标注、句法分析等任务,大大提高工作效率。有助于发现各民族语言中的共性和特性,进一步加强各民族之间的文化联系和认同,从而有效强化铸牢中华民族共同体意识的深层链接。

语言资源的标注与整理是民族语言学研究的重要环节,在大型语言模型技术的支持下,语言资源的标注与整理可以更加高效和精准。语言资源的标注需要采用合适的标注方法和标注标准,标注方法包括人工标注和自动标注相结合的方式,标注标准可以参考国际标准或者根据研究需要自行制定。语言资源的标注与整理需要对数据进行清洗和处理,具体而言,需要对数据进行去重、去噪、分词、词性标注、句法分析等处理⑧。语言资源的标注与整理需要使用合适的工具,工具可以包括标注工具、整理工具、自动化工具等。同时,需要开发和使用相应的软件和算法,以提高标注和整理的效率和精度。

利用大型语言模型技术,可以自动为民族语言文本数据进行词性标注、句法分析和语义角色标注等任务。例如,可以使用BERT等模型进行序列标注任务,为文本数据进行词性标注;也可以使用GPT等模型进行句法分析任务,为文本数据进行句法结构的分析。这些自动标注结果可以为民族语言学研究提供重要的基础数据。虽然大型语言模型技术可以实现较高质量的自动标注,但仍然可能存在一定的错误和不足。因此,需要结合人工智能和人类专家的力量,对自动标注结果进行修正与完善。例如,可以使用主动学习和半监督学习等技术,让模型自动识别出可能存在错误的标注,并请人类专家进行修正。通过这种方式,可以逐步提高民族语言资源的标注质量。为了便于研究者使用和交流,需要对民族语言资源的标注进行规范化处理。例如,可以参考通用语言学标注规范(如Universal Dependencies)或者针对特定民族语言制定标注规范。在规范化过程中,可以利用大型语言模型技术进行自动转换和检查,提高规范化的效率。

3.语言资源共享与开放将拓展中华民族共同体意识的辐射边际

语言资源的共享与开放不仅能促进学术研究,还能在更广泛的层面上促进各民族之间的交流和理解。通过大型语言模型技术,可以更方便地实现语料库的共享和开放,从而让更多的人能够接触到各民族的语言和文化。这不仅有助于增强各民族之间的共同认同感,也将切实拓展中华民族共同体意识的辐射边际。

语言资源共享与开放是民族语言学研究的重要环节。语言资源共享和开放需要采用加密、权限控制等技术手段保证数据的安全和隐私。语言资源共享和开放需要遵守相应的标准和规范,以保证数据的互操作性和可持续性。语言资源共享和开放需要建立合适的平台,平台可以包括数据共享平台、数据开放平台等。同时,需要使用相应的软件和算法,以提高数据共享和开放的效率和精度。

为了推动民族语言学研究的发展,需要建立开放的民族语言资源平台,将收集到的语料库、预训练模型和标注数据等资源向研究者和开发者开放。在平台建设过程中,可以利用大型语言模型技术提供智能检索、推荐和翻译等服务,提高用户体验。在开放民族语言资源时,需要充分考虑数据保护和隐私问题,可以利用差分隐私(Difference Privacy,DP)、联邦学习(Federated Learning,FL)等技术,保护用户数据的隐私[14][15]。此外,还需要制定相应的数据使用协议和隐私政策,规范研究者和开发者的使用行为。民族语言资源的开放,可以促进跨语言和跨领域的研究与应用。例如,可以使用大型语言模型技术进行多语言知识融合和迁移学习,实现民族语言与其他语言之间的信息交流和共享;也可以将民族语言资源应用于各类自然语言处理任务,如机器翻译、情感分析和文本摘要等,促进民族语言在各个领域的应用和发展。

(二)在“有形”上用心,深耕语言文本生成,赋能中华民族共同体意识建设

1.语言文本生成领域中的民族优秀文化遗产的丰富与传承将增强各民族对中华民族共同体的认同感

民族优秀文化遗产是每个民族的宝贵财富,是民族文化的重要组成部分。在民族语言学研究中,如何保护和传承民族优秀文化遗产是一个重要的问题。大型语言模型在文本生成方面有着显著的优势,这为民族文化遗产的丰富与传承提供了新的可能性。例如,通过模型生成的故事、诗歌或其他文学作品,可以在保留各民族文化特色的同时,为其注入新的活力。这不仅有助于各民族文化的传承,也将提升凝聚力,增强各民族对中华民族共同体的认同感。

民族语言文本生成是指利用计算机技术生成民族语言的文本。大型语言模型技术可以为民族语言文本生成提供强大的支持。在民族语言文本生成中,大型语言模型技术可以利用深度学习算法,通过学习大量的民族语言文本,生成具有民族特色的文本。例如,利用大型语言模型如GPT-4生成纳西族文化相关的文本,通过东巴文学、历史、传统习俗等方面的内容,以传承和弘扬民族文化。同时,通过将这些文本翻译成其他语言,使更多的人了解和认识民族文化,这样可以为民族语言文本生成提供更加准确和具有民族特色的文本。大型语言模型技术可以为民族优秀文化遗产保护和传承提供强大的支持。例如,可以利用大型语言模型技术,对民族文化遗产进行数字化处理。通过数字化处理,可以将民族优秀文化遗产保存在计算机中,方便后续的传承和研究。此外,大型语言模型技术还可以利用自然语言处理技术,对民族文化遗产进行分析和研究。可以利用自然语言处理技术,对藏文古籍进行分析和研究,从而更好地了解藏文古籍的内容和特点。利用大型语言模型技术构建民族文化可视化研究,如知识图谱、本体建模(Ontology Modeling)等,将民族文化的各个方面进行系统化、结构化的整理和表示[16][17]。这将有助于更好地理解和挖掘民族文化的内涵,为民族优秀文化遗产的保护和传承提供支持。研究者还可以基于大型语言模型技术,构建智能问答和对话系统,使用户能够以自然语言的形式获取关于民族文化的信息,提高民族文化知识的传播效率。

2.语言学研究的实验材料将深化各民族对铸牢中华民族共同体意识的理解

通过大型语言模型生成的文本,可以作为语言学研究的有力实验材料。在语言学研究中,实验材料的处理是一个重要的问题,大型语言模型技术可以为语言学研究提供强大的支持,包括实验材料的处理和分析等方面。这些材料可以用于研究各民族语言的语法结构、词汇用法等方面,从而深化我们对各民族语言和文化的理解,这种深入的理解是铸牢中华民族共同体意识的“增幅器”。

在语言学实验材料处理中,大型语言模型技术可以利用自然语言处理技术,对实验材料进行处理和分析。利用大型语言模型技术构建多样化、高质量的语言资源,为语言学研究提供丰富的实验材料,这些语言资源包括语料库、词汇表、语法规则等。基于大型语言模型技术,研究者可以挖掘出不同民族语言的语法、语义、语用等方面的特征,为语言学研究提供有力的支持。例如,可以利用自然语言处理技术,对民族语言的语音、语调、语法等方面进行分析和研究,从而更好地了解民族语言的特点和规律。同时,利用大型语言模型技术,研究者可以探究民族语言的历史演变、方言差异等方面的问题,为语言学研究提供新的视角。

在语言学实验材料分析中,大型语言模型技术可以利用深度学习算法,对实验材料进行分析和研究。例如,可以利用深度学习算法,对民族语言的语音、语调、语法等方面进行分析和研究,从而更好地了解民族语言的特点和规律。基于大型语言模型生成的文本,研究者可以开展各种语言学实验,如心理语言学实验、社会语言学实验等,以验证相关理论和假设。大型语言模型技术还可以利用自然语言处理技术,对实验材料进行语义分析和情感分析,从而更好地了解实验材料的含义和特点。通过将大型语言模型技术应用于民族文化遗产的丰富与传承以及语言学研究的实验材料,可以推动民族语言学研究领域的发展和进步。

(三)在“有感”上用情,研究语言翻译与对话系统,增强中华民族共同体意识共情

1．促进民族文化的交流进一步加强中华民族共同体意识

在语言翻译领域中,大型语言模型技术已经成为了一种非常有效的工具。准确的翻译可以消除语言障碍,使各民族之间的文化交流更为流畅。例如,将某一民族的文学作品、历史记录或民间故事翻译成其他民族的语言,可以加深各民族对彼此文化的了解和尊重,从而加强中华民族共同体意识。

以机器翻译为例,传统的统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT)方法存在着词汇表限制、翻译质量低下、处理长句困难等问题。而基于神经网络的机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)方法则能够通过深度学习自动学习翻译规则,从而在翻译质量和处理长句等方面有了很大的提升[18][19]。在民族语言翻译领域,BERT模型的应用可以有效解决民族语言翻译中的低频词汇和语法结构等问题,提高翻译质量。

大型语言模型技术还可以为民族文化交流提供更加便捷的工具。大型语言模型技术如Transformer、BERT、GPT等,可以通过端到端的深度学习方法,实现高质量的民族语言翻译。例如,BERT能够在多种自然语言处理任务中产生出色的结果,这些模型能够捕捉到不同语言之间的语义、句法和语用信息,从而提高翻译的准确性和流畅性。大型语言模型技术可以用于构建跨语言信息检索系统,帮助用户在不同语言的文献、资料和网络信息中快速找到所需内容。民族语言存在诸多差异,如拼写、语法、词汇等。研究者可以采用多任务学习(Multi-Task Learning)和元学习(Meta-Learning)等方法,通过在多个语言任务上共享知识,提高模型的泛化能力⑨。通过将查询词和文档表示为高维向量,可以计算它们之间的相似度,从而实现跨语言的信息检索。许多民族语言缺乏足够的双语平行语料,为解决这一问题,可以采用无监督机器翻译方法(Unsupervised Neural Machine Translation,UNMT),通过自学习生成伪平行语料,降低对大量双语数据的依赖。从未来应用场景来看,基于语言模型的智能输入法可以为用户提供更加准确的输入建议和纠错功能,从而提高用户输入效率和准确性。同时,基于语言模型的智能语音识别技术也可以为用户提供更加自然的语音交互体验,从而促进不同民族之间的语言交流。

2.推动民族语言智能对话系统的开发将提振民族自信心和自豪感

智能对话系统,如虚拟助手或聊天机器人,可以为用户提供实时的语言交互体验。对于少数民族语言的使用者,这样的系统可以更为便捷和有效地向他们推广普及国家通用语言文字。同时,也为该领域的研究者提供强大的技术支持,提质增效地开展研究工作。此外,这些系统还可以为各民族提供一个交流的平台,加强彼此之间的联系和认同,提升民族自信心和自豪感。

在民族语言智能对话系统的开发中,大型语言模型技术也扮演着非常重要的角色。智能对话系统需要具备自然语言处理、语音识别、知识图谱等多种技术,而大型语言模型技术则是其中的核心技术之一。这些模型能够捕捉到词汇、短语和句子层面的信息,为后续的对话管理和生成提供基础。通过将大型语言模型技术与强化学习(Reinforcement Learning)相结合,可以实现智能对话系统的对话管理。例如,使用Transformer作为基本架构,结合强化学习的策略梯度方法,优化对话系统的行为策略。大型语言模型技术如GPT、XLNet等,可以用于生成自然、流畅的民族语言回复。这些模型利用自回归(Autoregressive)方法,从左到右逐词生成文本,在民族语言智能对话系统的开发中,可以被用来生成自然、流畅的对话内容,提高对话系统的交互体验,保证了生成结果的连贯性和可读性,在多种自然语言处理任务中产生出色的结果。

大型语言模型技术还可以为民族语言智能对话系统提供更加准确的语音识别和语义理解功能。例如,大型语言模型技术如BERT、RoBERTa等,可以用于提取民族语言文本的语义表示,从而实现对用户输入的理解。这种语义理解技术可以帮助对话系统更好地理解用户的意图和需求,从而提供更加个性化的服务。同时,基于大型语言模型的语音识别技术也可以帮助对话系统更加准确地识别用户的语音输入,提高对话系统的交互效率和准确性。

(四)在“有感”上用情,投入语言特征分析与挖掘,深化中华民族共同体意识联结

1.语言特征的分析与挖掘将加强中华民族共同体意识感召下的凝聚力

在语言特征分析与挖掘方面,大型语言模型技术可以通过对民族语言文本的解析,帮助研究者深入了解民族语言的词汇、语法、语用等方面的特点,从而推动民族语言学的发展和进步,以帮助我们更好地理解各民族的文化和思维方式,从而加强中华民族共同体意识感召下的向心凝聚力。

在词汇方面,大型语言模型技术通过词向量模型来实现对词汇的特征分析和挖掘。词向量模型是一种基于神经网络的语言模型,通过对大量文本进行训练,可以将每个词表示为一个向量,从而实现对词汇的特征分析和挖掘。通过词嵌入(Word Embedding,WE)技术(诸如词向量模型Word2Vec、GloVe等可以用于挖掘民族语言词汇的语义关系),可以将词汇映射到高维空间中,使得具有相似语义的词汇在空间中的距离较近[20][21]。通过词义消歧(Word Sense Disambiguation,WSD)技术,大型语言模型可以通过上下文信息理解词汇的多义性,从而对民族语言中的多义词进行准确的词义消歧[22][23]。并利用大型语言模型,挖掘词汇之间的关系,如同义词、反义词、上下位关系等,为民族语言词汇关系的研究提供有力支持。在民族语言学研究中,可以利用这些模型来研究民族语言的词汇特点,如词义、词性、词频等方面的特点,从而深入了解民族语言的词汇系统。

语法是民族语言的核心结构,分析语法特点有助于理解民族语言的规律和特性。在语法方面,大型语言模型技术可以通过语言模型的训练来实现对民族语言的语法特点的分析和挖掘。通过句法分析(Syntactic Parsing,SP)技术,可以将民族语言的句子结构化表示,从而挖掘句子中的语法成分及其关系[24][25]。依存句法分析和成分句法分析是句法分析的两种主要方法。语法错误检测与纠正(Grammatical Error Detection and Correction,GEDC)技术可以使大型语言模型识别并纠正民族语言中的语法错误,从而提高语言学研究的准确性。在此基础上,基于统计学原理的语言模型,通过对大量文本进行训练,可以预测一个句子在语言上的合理性。在民族语言学研究中,可以利用语言模型来研究民族语言的语法特点,如句法结构、语序等方面的特点,从而深入了解民族语言的语法系统。

语用学研究语言在实际交际中的使用规律,包括语境、语气、语调等方面的特点,分析民族语言的语用特点可以揭示其交际功能和社会文化特征。在语用方面,大型语言模型技术可以通过对民族语言文本的分析和挖掘来实现对民族语言的语用特点的分析和挖掘。通过指代消解(Coreference Resolution,CR)技术[26],可以识别并链接民族语言中指代关系,有助于理解语言在实际交际中的表达方式。经由情感分析(Sentiment Analysis,SA)技术[27],利用大型语言模型,可以对民族语言中的情感倾向进行分析,挖掘语言中蕴含的情感信息。结合话题模型(Topic Model,TM)技术[28],可以挖掘民族语言中的主题分布,揭示其社会文化特征。在民族语言学研究中,可以利用以上大语言模型技术来研究民族语言的语用特点,如情感色彩、语用功能等方面的特点,从而深入了解民族语言的语用系统。

2.语言联系与亲缘关系研究将进一步推动理解中华民族的多元一体性

语言联系与亲缘关系研究是指对不同语言之间的联系和亲缘关系进行研究,包括语言分类、语言演化等方面的研究。在这方面,大型语言模型技术可以通过对多种民族语言文本的比较和分析,来研究不同民族语言之间的联系和亲缘关系。这些研究结果可以为我们提供宝贵的历史和文化信息,有助于更好地理解中华民族的多元一体性。

在语言分类方面,通过多语言建模(Multilingual Modeling,MM)技术[29],可以同时处理多种民族语言,挖掘它们之间的联系。借由语言迁移学习(Transfer Learning,TL)技术[30],可以将一个语言的知识迁移到另一个语言,有助于发现不同民族语言之间的共性和差异。大型语言模型技术可以利用文本分类模型来进行分类。文本分类模型是一种基于机器学习的模型,通过对不同语言文本进行训练,可以对不同语言进行分类。在民族语言学研究中,可以利用文本分类模型来研究不同民族语言之间的分类关系,从而深入了解不同民族语言之间的联系。

在语言演化方面,经由聚类分析(Clustering Analysis,CA)技术[31],可以对民族语言进行分组,揭示其亲缘关系。大型语言模型技术可以此来研究不同民族语言之间的演化关系。语言模型可以通过对不同民族语言文本的训练,来预测不同民族语言之间的演化关系。在民族语言学研究中,可以利用语言模型来研究不同民族语言之间的演化关系,从而深入了解不同民族语言之间的亲缘关系。

通过对不同民族语言之间的联系和亲缘关系进行研究,可以深入了解不同民族语言之间的关系,从而推动民族语言学的跨文化交流和发展。

(五)在“有效”上用力,从语言的演变与历史研究入手,铸牢中华民族共同体意识

1.民族语言历史演变的研究将强化各民族在中华民族共同体意识中的纵向联系

语言重建是指通过比较现存语言的共同特征,推测出它们共同祖先的语言特征。大型语言模型技术可以辅助研究者进行语言重建,从而揭示不同民族语言之间的亲属关系。例如,通过对比分析各民族语言的词汇、语法和语音特征,可以找出它们的共同起源和演变路径。这些信息不仅对语言学研究有不可替代的价值,还可以更好地理解各民族的历史和文化背景,从而强化各民族在中华民族共同体意识中的纵向联系。

大型语言模型技术可以用于民族语言历史演变的研究。在这方面,大型语言模型技术可以通过对大量的语言文本数据进行分析,来研究民族语言的演变过程。词汇和语法的演变分析研究领域中,大型语言模型技术可以帮助研究者深入挖掘民族语言词汇和语法的历史演变规律。例如,通过对比分析不同历史时期的文献资料,可以发现某些词汇在特定时期的出现频率、使用场景和语义变化。通过词向量模型(Word2Vec)、上下文词向量模型(Contextualized Word Embeddings,CWE,如ELMo、BERT等)以及依存句法分析(Dependency Parsing,DP)等技术,大型语言模型技术可以帮助研究者对民族语言的语法结构进行分析,剖析语法结构的演变,如词序、句法结构等,这些分析可以更加准确地理解民族语言的语法演变过程[32][33]。

语言接触是指不同语言或方言在交流过程中相互影响的现象,通常导致语言变异。大型语言模型技术可以通过分析语言接触区域的文本数据,挖掘出受外来语言影响较大的词汇、语法和语音特征,进而对民族语言的语音学特征进行包括音位、音系、声调等方面分析,更加深入地理解民族语言的音系演变过程。通过包括对比分析(Comparative Analysis,CA)、聚类分析(Cluster Analysis,CA)以及主题模型(Topic Model,TM)等技术,对比分析不同地区的语言数据,可以探究语言变异的地理分布规律,从而更加准确地理解民族语言的历史演变过程,让研究者更加深入地理解民族语言之间的相互影响和交流。

2.语言演变与民族历史、文化、社会的关系研究将强化各民族在中华民族共同体意识中的横向拓展

大型语言模型技术可以帮助研究者探索民族语言与民族历史、文化、社会之间的相互关系,从而更加深入地理解民族语言的演变过程。可以以此探索其与民族历史、文化和社会的关系。这些研究结果可以为我们提供宝贵的视角,帮助我们更好地理解中华民族的多元一体性和共同体意识,强化各民族在中华民族共同体意识中的横向拓展。

经由时间序列分析(Time Series Analysis,TSA)、事件抽取(Event Extraction,EE)以及情感分析(Sentiment Analysis,SA)等技术,大型语言模型技术可以辅助研究者探究语言演变与民族历史的关系。例如,通过对历史文献的分析,可以发现某一时期的政治、经济、文化变革对语言演变的影响,或是通过分析历史事件的语言表述,揭示民族历史观念的演变。

通过文本分类(Text Classification,TC)、关键词提取(Keyword Extraction,KE)以及语义相似度计算(Semantic Similarity,SS)等技术,大型语言模型可以帮助研究者深入了解民族语言与民族文化的关系。例如,通过对民间故事、传说、诗歌等文化文本的分析,可以挖掘出民族语言中所蕴含的文化价值观、审美观念和思维方式。通过对比分析不同民族语言中的词汇和表达方式,揭示它们在文化传承和交流中的相互影响。或是从社会文化分析的视角帮助研究者对民族语言与民族社会文化之间的关系进行分析,包括民族语言的社会地位、民族语言与民族文化之间的相互影响等方面。

借由社交网络分析(Social Network Analysis,SNA)、群体画像(Group Profiling,GP)以及趋势预测(Trend Forecasting,TF)等技术,辅助研究者探究语言演变与民族社会的关系。例如,通过对社会调查数据、报刊杂志等社会文本的分析,可以发现某一时期的社会变迁对语言使用习惯的影响。或是通过分析不同社会阶层、年龄段和职业群体的语言特征,揭示民族社会结构的变化。这些技术可以帮助研究者对大量的历史文献和社会文化数据进行处理和分析,从而更加准确地理解民族语言与民族历史、文化、社会之间的相互关系,深入理解民族语言的演变过程,从而为民族语言保护和传承提供更加科学的依据。

四、结论

世界百年未有之大变局正在加速演进,中华民族伟大复兴已经进入关键时期。着眼当前的新形势新任务新要求,我们必须更加清楚地认识到高质量学习贯彻习近平文化思想,坚定文化自信,秉持开放包容,坚持守正创新,充分激发全民族文化创新创造活力,建设中华民族现代文明这一新的文化使命。我国是统一的多民族国家,国家通用语言文字是各民族共有共享的中华文化符号和形象,是各民族共同的主要交际工具,推广普及国家通用语言文字是铸牢中华民族共同体意识的必然要求。在此基础上,传承民族优秀文化遗产,将极大地提升中华民族文化多样性的丰富度,有利于各族人民牢固树立休戚与共、荣辱与共、生死与共、命运与共的共同体理念,对铸牢中华民族共同体意识有重要作用。从认知层面来看,语言不仅是信息传递的工具,更是文化和身份的载体。通过对各民族语言的深入研究,可以揭示其内在的文化逻辑和价值观,从而有助于各族人民更全面、更深刻地理解自己和他人,这种理解是增进民族认同感和自信心的基础。从社会互动层面来看,语言是社会凝聚力的重要因素。多民族国家的语言政策和语言规划,如何平衡和保护各民族语言,是民族团结和社会和谐的关键。通过民族语言学的研究,可以为政策制定提供科学依据,进一步促进民族团结。从历史和文化传承的角度而言,语言学和民族语言学可以通过对古籍、民间故事、传统习俗等的研究,挖掘和传承各民族的优秀文化。这不仅有助于增强各民族的文化自信,也是形成中华民族共同体意识的文化基础。

大型语言模型技术在民族语言学研究领域具有巨大的应用潜力。现阶段,在民族语言学研究领域,大型语言模型技术在民族语言学研究中的应用有助于语言资源的建设、标注与整理以及共享与开放,这对于民族语言的保护、传承和发展具有重要意义。随着大型语言模型技术的不断进步,民族语言语料库的建设将更加丰富和完善,为民族语言学研究提供宝贵的数据资源。在语言文本生成方面的应用,它可以丰富民族优秀文化遗产的传承,并为语言学研究提供实验材料。通过利用大型语言模型技术生成的文本,研究者可以更好地理解民族语言的特点和规律,为民族语言学的发展提供有力支持。在语言翻译与对话系统方面的应用,它将有助于促进民族文化的交流和推动民族语言智能对话系统的开发;也将有显著提高民族语言的使用率和活跃度,进一步推动民族语言学研究的发展。在语言特征分析与挖掘方面,大型语言模型技术可以帮助研究者深入了解民族语言的内在规律,为语言联系与亲缘关系研究提供有力支持。通过对其的分析和挖掘,研究者可以更好地揭示民族语言之间的联系和差异,为民族语言学研究提供新的视角和方法。在语言的演变与历史研究方面,大型语言模型技术为研究民族语言历史演变及其与民族历史、文化、社会的关系提供了有力工具。通过对其的深入开发和研究,可以揭示民族语言在历史演变过程中的规律和特点,为民族语言学研究提供重要参考。

在未来,大型语言模型还将在多模态信息融合、社会网络语言分析、少数民族语言保护与振兴、跨学科研究等方面发挥重要的作用。未来民族语言学研究可以尝试将大型语言模型与多模态信息(如图像、音频等)相结合,以提高模型的表达能力和适应性。例如,可以开发基于多模态信息的语言生成系统,用于生成具有民族特色的文化作品;或者开发多模态翻译系统,以提高翻译质量和民族语言的传播范围。随着社交媒体的普及,民族语言在网络上的传播逐渐增多,大型语言模型可以应用于社会网络语言的分析,挖掘网络民族语言的特点、传播规律等,为民族语言学研究提供新的数据来源和研究方法。大型语言模型在少数民族语言保护与振兴方面具有巨大潜力。通过构建针对性的民族语言模型,可以为民族语言的教育、研究提供支持。同时,可以借助迁移学习等技术,利用高资源语言的知识,提高民族语言模型的性能。大型语言模型还可以与其他学科相结合,开展跨学科研究。例如,可以结合计算社会科学、历史学、人类学等学科,研究民族语言与民族文化、社会、历史的关系;或者结合认知科学、心理学等学科,探讨民族语言与人类思维、认知的关系。

借由对语言学和民族语言学多维度、多层次的研究,高质量学习贯彻习近平文化思想,能够从认知、社会、文化和全球化等方面,为增进民族认同感、增强民族自信心、促进民族团结,“有形”“有感”“有效”铸牢中华民族共同体意识,为实现中华民族伟大复兴提供支持。

注释：

①大型语言模型的原理基于深度学习和自然语言处理技术,通过大规模的训练数据和自监督学习,从文本数据中学习语言结构和语义关系。大型语言模型通常具有数十亿甚至上百亿的参数,这使得它们能够更好地拟合庞大的语言数据集。具体可参考以下这五篇文献:岳增营,叶霞,刘睿珩.基于语言模型的预训练技术研究综述[J].中文信息学报,2021,35(9):15-29.赵朝阳,朱贵波,王金桥.ChatGPT给语言大模型带来的启示和多模态大模型新的发展思路[J].数据分析与知识发现,2023:1-11.Khurana,Diksha,et al. Natural language processing: State of the art,current trends and challenges[J]. Multimedia tools and applications 82.3(2023):3713-3744.Liu,Yiheng,et al.Summary of chatgpt-related research and perspective towards the future of large language models[J]. Meta-Radiology(2023): 100017.Qin,Chengwei,et al. Is ChatGPT a general-purpose natural language processing task solver?[J]. arXiv preprint arXiv:2302.06476(2023).

②GPT和BERT等模型通过在大规模语料库上进行预训练,学习了语言的丰富表示,使其在下游任务上具备更好的泛化能力。这些预训练语言模型在近年来的研究和应用中发挥了重要作用,推动了自然语言处理领域的发展。具体可参考以下这三篇文献:Eloundou T,Manning S,Mishkin P,et al. Gpts are gpts: An early look at the labor market impact potential of large language models[J]. arXiv preprint arXiv:2303.10130,2023.Qin,Chengwei,et al.Is ChatGPT a general-purpose natural language processing task solver?[J].arXiv preprint arXiv:2302.06476(2023).Shreyashree,S.,et al. A Literature Review on Bidirectional Encoder Representations from Transformers[J].Inventive Computation and Information Technologies: Proceedings of ICICIT 2021(2022): 305-320.

⑥神经网络语言模型采用深度学习框架,这使得模型能够捕捉语言中的长期依赖和复杂的语法结构。这类语言模型能够理解文本中的上下文信息,通过在大规模数据上进行预训练,这类语言模型能够学到通用的语言表示,因此在下游任务上表现出色的泛化能力。具体可参考以下这三篇文献:李雪思,张智雄,刘熠,等.科技文献研究问题句识别方法研究[J].图书情报工作,2023,67(9):132.李佩琪,王昊,任秋彤,等.融合结构特性的语义增强式古籍句读识别方法研究[J].情报学报,2023,42(2):150-163.Ma,Yingyi,Zhe Liu,and Xuedong Zhang. Adaptive Multi-Corpora Language Model Training for Speech Recognition[C]//ICASSP 2023-2023 IEEE International Conference on Acoustics,Speech and Signal Processing(ICASSP). IEEE,2023: 1-5.

⑨关于大型语言模型技术在多语言任务上延展性分析能力的探讨,可参考以下这四篇文献:冯海,马甲林,许林杰,等.融合标签嵌入和知识感知的多标签文本分类方法[J].南京大学学报(自然科学版),2023,59(2):273-281.邱云飞,牛佳璐.融合小样本元学习和原型对齐的点云分割算法[J].中国图象图形学报,2023,28(12):3884-3896.赵海燕,马权益,曹健,等.面向任务扩展的增量学习动态神经网络:研究进展与展望[J].电子学报,2023:1.Lin,X.,Luo,H.,Guo,W.,Wang,C.,& Li,J. A Multi-task Learning Framework for Semantic Segmentation in MLS Point Clouds[C]//International Conference on Adaptive and Intelligent Systems. Cham: Springer International Publishing,2022: 382-392.