语言学可以为大语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）提供哪些帮助？
2023-06-15 阅读 2
语言学为LLM和NLP提供理论与方法支持，具体体现在多个层面：音系、形态学帮助设计分词/子词策略和改进语音识别与合成；句法与依存关系为模型提供结构化监督，提升解析和生成的一致性；语义与语用学用于语义表示、消歧、指代解析和上下文理解；语篇与会话分析改善长程一致性与对话管理；语料学与语言类型学指导数据采集、低资源迁移和跨语种泛化；注释规范（如UD、SRL）与评测方法便于有针对性的微调与诊断；社会语言学提醒处理风格差异与偏见问题。总体上，语言学既能提供更丰富的训练信号和评价维度，也能帮助分析与修正模型错误。
更新于 2025年12月14日
