ChatGPT 作为语言均衡器？量化学术写作中 LLM 驱动的词汇演变
计算与语言
2025-04-18 v1
摘要
ChatGPT 的出现深刻重塑了科学研究实践，尤其是在学术写作领域，历史上非英语母语者 (NNES) 长期面临语言障碍。本研究通过分析来自 OpenAlex 的 280 万篇文章 (2020-2024) 中的词汇复杂性变化，探讨 ChatGPT 是否缓解了这些障碍并促进了公平。使用文本词汇多样性度量 (MTLD) 来量化词汇的复杂程度，并采用双重差分法 (DID) 识别因果效应，我们证明 ChatGPT 显著提高了 NNES 作者所写摘要的词汇复杂性，即使在控制了文章层面因素、作者署名模式与期刊规范后依然如此。值得注意的是，这种影响在预印本论文、技术与生物相关领域以及较低级别期刊中最为显著。这些发现提供了因果证据，表明 ChatGPT 减少了语言差异并促进了全球学术界的公平。
引用
@article{arxiv.2504.12317,
title = {ChatGPT as Linguistic Equalizer? Quantifying LLM-Driven Lexical Shifts in Academic Writing},
author = {Dingkang Lin and Naixuan Zhao and Dan Tian and Jiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.12317},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 2 figures