来自大语言模型的词语定义
计算与语言
2025-06-27 v3
摘要
词典定义历来是词语含义的仲裁者，但这一首要地位正受到 NLP 近期进展的威胁，包括词嵌入与 ChatGPT 等生成模型。我们呈现一项探索性研究，考察经典词典与这些较新计算产物所给出词语定义之间的对齐程度。具体而言，我们将三部已出版词典的定义与 ChatGPT 各变体生成的定义进行比较。我们表明：(i) 不同传统词典的定义比模型生成的定义展现出更多表层形式相似性；(ii) ChatGPT 定义高度准确，可与传统词典比肩；(iii) 基于 ChatGPT 的嵌入定义即便在低频次词上也保持准确性，远优于 GloVE 与 FastText 词嵌入。
引用
@article{arxiv.2311.06362,
title = {Word Definitions from Large Language Models},
author = {Bach Pham and JuiHsuan Wong and Samuel Kim and Yunting Yin and Steven Skiena},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.06362},
year = {2025}
}
备注
Accepted to IEEE ICSC 2025