XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System术语学
生成人工智能对术语定义的意义
摘要 本文研究了 ChatGPT 等生成人工智能 (GenAI) 工具对术语定义的创建和使用的影响。从术语学家的角度来看，战略性地使用 GenAI 工具可以简化制定定义的过程，减少时间和精力，同时可能提高质量。GenAI 工具支持人工智能辅助术语学，尤其是后期编辑术语学，其中机器生成定义，然后由术语学家进行更正或细化。然而，GenAI 工具满足用户所有术语需求（包括术语定义）的潜力，对我们所知的术语定义和资源的存在提出了挑战。与术语定义不同，GenAI 工具可以描述术语在特定上下文中激活的知识。但是，这些工具的一个主要缺点是它们的输出可能包含错误。因此，需要可靠性的用户可能仍会求助于术语资源来获取定义。尽管如此，随着人工智能不可避免地融入术语工作，人类创造的内容和人工智能创造的内容之间的区别将变得越来越模糊。
如何用术语来解释“异常”语言功能？
本文涉及术语学中的“异常”语言功能。如果更一般的作品会引起与标准不同的变化（根据语域、地点、时间），那么“异常”一词已被各种作者用来描述不符合非专业情况下预期的语言功能（元素的添加或删除、参数的变化、某些类别的过度使用等）（例如，参见下面引用的 Lehrberger (1986) 和 Pearson (1998)）。即使不使用“异常”一词，也可以从本质上描述的角度识别专业语言的特殊性。在本文中，我们对这种“异常”现象感兴趣，目的是进行解释。我们想表明的是，这些看似异常的功能实际上是由于情况的特殊性造成的。语言描述（尤其是有关词汇的描述）通常是针对中性情况进行的，即没有指定任何特定的上下文。然而，专业语言的一个固有特征是，它们从一开始就以定义话语社区的交流环境为特征。在大多数情况下，异常的语言功能可以通过在专业情况下建立话语社区的共同利益来解释。这种共同利益以专家的投入为前提，体现在特定的语言功能中。因此，本文唤起了经常被提及来解释行话使用的社会语言学方面，它建立了社区，但也可以孤立社区。根据语料库研究的结果，本文描述了语言功能：冗长（添加修饰语）、经济（删除介词和/或限定词），这些功能可以通过概念的精细度来解释