大型语言模型是否提升了民事与环境工程师的写作方式？对25年来学术交流的量化分析
数字图书馆
2026-03-17 v2
摘要
大型语言模型（LLMs）在民事与环境工程（CEE）研究、教育和实践中迅速出现，作为项目构思、执行与沟通工具。然而，LLM采纳在CEE学术领域的普遍程度以及其对研究文体的可衡量影响尚不为人所知。本文灵感来源于对生物医学研究的近期分析，运用基于词汇的频率偏移方法检测LLM辅助写作在大型CEE文献语料库中的语言信号。分析了2000年至2025年历经149,452篇摘要的美国民事工程师学会（ASCE）出版物，以量化其偏离长期词汇趋势的程度。LLM出现之前，CEE出版物表现出文档长度增加、句子更长、分段标点使用增多、必需阅读水平提升，以及向主动、第一人称动词结构转变的趋势。然而，约于2023年，许多风格标记词（如enhance）的频率开始显著偏离历史轨迹，伴随多个语义属性的偏离。被判定为可能LLM辅助的摘要，词汇多样性、逗号使用和复杂度增加，同时减少了被动语态和缓和语言，使文体更为分段、复杂且自信。本研究的AI贡献在于运用自然语言处理技术识别人口层面LLM辅助文本的语言信号，用于量化LLM使用频率及其对工程学术写作词汇、结构和语气的影响。这些发现为首次提供的、基于数据的、对LLM如何开始重塑CEE学术交流方式的大规模评估。
引用
@article{arxiv.2602.03864,
title = {Have Large Language Models Enhanced the Way Civil & Environmental Engineers Write? A Quantitative Analysis of Scholarly Communication over 25 Years},
author = {Morgan D. Sanger and Brett W. Maurer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.03864},
year = {2026}
}