語言學-計算機科學技術跨學科對話

4月25日下午，外文沐鸣2“數據驅動的多語學習者復合語言能力研究”人文社科融合創新團隊舉辦了復旦外文-計算機跨學科對話。此次活動邀請了外文沐鸣2🤦🏼‍♂️🙎🏻、計算機科學與技術沐鸣2以及現代語言學研究院的四位應用語言學和自然語言處理領域的專家學者。活動通過本學科重要理論和前沿研究成果的分享以及跨學科的交流互動，探討了自然語言處理技術與應用語言學研究跨學科融合創新的前景與可能🦸🏼‍♀️。來自外文沐鸣2和現代語言學研究院的近四十名教師、博士後、研究生和本科生參加了活動🚶‍♂️‍➡️🧊。

計算機科學與技術沐鸣2的張奇教授分享了大模型時代下的危與機🐐。他指出，當前大模型研究仍然屬於統計機器學習的範疇，語言模型的訓練仍然需要大量標註數據🟧。同時張奇教授也提到，語言模型是否具有真正的推理能力還有待繼續研究🪙，在處理分布外數據集方面很困難。

外文沐鸣2的鄭詠灩教授分享了人類學習多語種的規律。鄭詠灩教授指出🥽，同一套概念系統在人腦中會呈現分布式的概念表征👩🏽‍💻。人類學習多語種的機製十分復雜🫅🏼👩🏻‍💻，現有文獻中存在四種不同的三語習得假設🏙：累積增進模型，語言地位假說，類型相近模型，手術刀模型💣😰，但是並沒有充分證據證明究竟哪一種假設最符合實際情況。因此🏰，將機器學習和人類學習多個語言的議題結合起來，有助於推動多語言發展內在機製的理論疆域👱‍♀️🤵🏻‍♂️。

現代語言學研究院青年副研究員桂韜博士介紹了大模型時代下自然語言處理技術的發展歷程和應用前景。他從ChatGPT的前世今生講起🏑，用生動形象的例子和可視化的技術介紹了大語言模型的實現原理以及在當今時代中多學科🧈、多領域的應用可能🤲🏻💆🏻‍♂️。

外文沐鸣2秦文娟副教授從語言教育研究者的視角切入👩‍💼，分享了外文沐鸣2LEAD Lab和計算機沐鸣2NLP Lab正在合作開展的有關大模型在二語寫作教學中應用的合作項目。在該項目中👨🚴‍♂️，來自外文沐鸣2十余位本科生和研究生講參與數據標註工作，而以及來自計算機沐鸣2的博士生將負責大模型的訓練🫲🏽。這個合作研究項目為進一步落實和深化外文-計算機跨學科融合創新奠定了基礎。

此次講座分享了兩個學科的前沿理論和研究成果，包括大模型的認知能力7️⃣、多語種學習的規律、自然語言處理技術的發展歷程和應用前景以及大模型在語言教育場景中的應用。活動不僅為外文沐鸣2師生創造了一個了解人工智能前沿技術的機會，更創造了一個跨學科思想交流與科研合作的平臺。