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大型语言模型在多词表达特征评估中的应用：具体性、情感效价与唤醒度

作者与机构
本研究由Gonzalo Martínez（西班牙马德里卡洛斯三世大学）、Juan Diego Molero、Sandra González、Javier Conde（西班牙马德里理工大学电信工程学院）、Marc Brysbaert（比利时根特大学实验心理学系）和Pedro Reviriego（马德里理工大学）合作完成，发表于*Behavior Research Methods*期刊，目前已通过审稿并即将正式发表。

学术背景

研究领域与动机
该研究隶属于心理语言学与计算语言学的交叉领域，核心目标是探索大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在量化多词表达（Multi-Word Expressions, MWEs）心理语言学特征中的潜力。传统研究依赖人工标注获取词汇的具体性（concreteness）、情感效价（valence）和唤醒度（arousal）等主观特征，但人工标注成本高昂且难以覆盖大规模数据。尽管已有研究通过语义向量（如Word2Vec）预测单词语义特征，但多词表达因组合语义的非加性（如习语“kick the bucket”无法通过字面词义推导）和形态变体多样性（如“wash yourself”与“washed themselves”）成为技术难点。

研究目标
1. 验证GPT-4o模型对多词表达具体性、情感效价和唤醒度的预测是否与人类评分一致；
2. 为研究者提供覆盖12.6万英语单词和6.3万多词表达的特征数据库，推动情感计算与心理语言学研究的工具革新。

研究流程与实验设计

研究分为五个子研究，采用渐进式验证策略：

研究1：多词表达具体性预测验证

• 数据来源：以Muraki等人（2023）人工标注的62,889个英语多词表达的具体性评分（1-5分）为基准。
  
• 方法：
  
  1. 提示设计：通过优化指令（如“请以1-5分评分该多词表达的具体性，1为非常抽象，5为非常具体”），结合示例词（如“bat”=5分，“hope”=1分）提升模型一致性。
     
  2. 概率加权评分：利用GPT-4o输出的对数概率（logprobs）计算加权评分（如“shoot a film”的评分概率分布为4分占64.6%、3分占34.6%，最终得分为3.66）。
     
• 结果：GPT-4o预测与人类评分的Pearson相关系数达r=0.81，接近人工评分者间信度（r=0.84）。但对习语（如“a golden key can open any door”）的预测偏差较大（人类评分1分，模型预测2分）。
  

研究2：单词语情感效价与唤醒度预测验证

• 基准数据：对比Warriner等人（2013）的13,914个单词人工评分（1-9分）。
  
• 模型对比：
  
  • GPT-4o在情感效价预测上与人工评分的相关性（r=0.90）优于传统语义向量模型（如Hollis等人2017年的r=0.84）。
    
  • 唤醒度预测中，GPT-4o与人类数据的相关性（r=0.74）虽低于效价，但仍显著高于随机基线。
    
• 分布差异：模型评分更趋极端（如情感效价的高分与低分占比更高），而人类评分更集中在中段。
  

研究3-5：多词表达情感特征扩展与验证

• 数据生成：将研究2的指令应用于Muraki数据集，生成6.3万多个多词表达的情感效价与唤醒度评分。
  
• 验证实验：
  
  • 研究4（效价验证）：随机选取96个多词表达（覆盖全评分区间）进行人工验证，结果显示GPT-4o预测与人工评分的相关性高达r=0.95。
    
  • 研究5（唤醒度验证）：同样方法验证唤醒度，相关性为r=0.92。
    
• 典型案例：
  
  • 高唤醒负价词：如“gang rape”（效价1.3，唤醒度9.0）；
    
  • 低唤醒正价词：如“summer vacation”（效价8.9，唤醒度3.1）。
    

主要结果与结论

1. 有效性验证：GPT-4o在多词表达特征预测中表现出与人类评分的高度一致性（r>0.8），尤其在具体性和情感效价上优于传统AI模型。
   
2. 工具价值：研究公开了首个大规模多词表达特征数据库，涵盖具体性、情感效价与唤醒度，支持按概率加权评分或百分位排名使用。
   
3. 理论意义：证实LLMs可捕捉多词表达的非组合语义（如习语的非字面意义），为心理词典（mental lexicon）存储机制提供计算证据。
   

研究亮点

1. 方法创新：首次系统评估LLMs在多词表达心理语言学特征预测中的效能，提出基于概率加权的评分优化策略。
   
2. 数据规模：覆盖19万+词汇单元，是目前最大的多词表达特征资源。
   
3. 跨语言潜力：尽管研究聚焦英语，但方法可扩展至其他语言（作者团队已在西班牙语中初步验证）。
   

应用与资源

• 数据库开放获取：所有数据以Excel格式发布于OSF平台，包含原始评分、概率加权值及百分位排名，遵循CC BY-NC-SA协议。
  
• 研究工具推荐：建议使用百分位排名（而非原始评分）以减少模型与人类评分的分布差异影响。
  

该研究为情感计算、自然语言处理及心理语言学实验设计提供了高效工具，同时揭示了LLMs在复杂语义理解中的潜力与局限。