大语言模型辅助的功能语篇分析:理论、方法与实践  

LLM-Aided Functional Discourse Analysis:Theory,Method and Practice

作　　者：于晖[1] 宋金戈 王乐[1] YU Hui;SONG Jinge;WANG Le

机构地区：[1]北京师范大学

出　　处：《外语电化教学》2024年第5期43-51,共9页Technology Enhanced Foreign Language Education

基　　金：国家社科基金一般项目“中英学术论文写作中的思辨对比研究”(项目编号:19BYY233);国家社科基金青年项目“话语权建构视角下跨学科语篇多声系统研究”(项目编号:24CYY065);北京师范大学外国语言文学学院课程思政项目“语篇分析课程思政建设”(项目编号:KCSZ2022007)的阶段性成果。

摘　　要：语言智能技术的发展推动外语教学与研究进入“大数据”时代,ChatGPT的出现更是将自然语言生成与处理的语言学理论探究推至新高度。但是,鲜有研究将ChatGPT的“预训练式深度学习能力”系统应用于功能语篇分析。鉴于此,该研究基于系统功能语言学视阈,尝试建构ChatGPT辅助的功能语篇分析工作模型,并对《荒野的呼唤》进行生态话语分析操作演示,旨在为大规模语料的功能分析与处理提供参考。

关 键 词：大语言模型 人工智能 语篇分析 语言功能 生态话语 

分 类 号：H319.3[语言文字—英语]