大语言模型生成文本的语义从何而来？ - 江西社会科学杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部|论文发表- 江西社会科学

来稿应自觉遵守国家有关著作权法律法规，不得侵犯他人版权或其他权利，如果出现问题作者文责自负，而且本刊将依法追究侵权行为给本刊造成的损失责任。本刊对录用稿有修改、删节权。经本刊通知进行修改的稿件或被采用的稿件，作者必须保证本刊的独立发表权。一、投稿方式： 1、请从我刊官网直接投稿。 2、请从我编辑部编辑的推广链接进入我刊投审稿系统进行投稿。二、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我刊所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我刊所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我刊所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。 5、投稿人授予我刊享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、第5条所述之网络是指通过我刊官网。 7、投稿人委托我刊声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

大语言模型生成文本的语义从何而来？

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

随着大语言模型（LLM）在语言实践中的应用日益广泛，其在传统语义框架内生成文本的现象引起了学术界的关注。然而，LLM文本的语义生成机制尚不明确，其语义的来源和形成过程成为研究的热点问题。本文旨在探讨LLM文本的语义从何而来，以及其指称效力与训练数据之间的关系。

研究方法

本研究采用文献分析法、案例分析和实证研究相结合的方法。首先，通过梳理相关文献，总结LLM文本语义生成的研究现状和理论基础。其次，选取具有代表性的LLM文本案例，分析其语义生成过程。最后，通过实证研究，验证LLM文本的指称效力与训练数据之间的关系。

核心结果

研究发现，LLM文本的语义生成具有以下特点： 1. 文本内部形式关联：LLM文本的语义始于文本内部的形式关联，即通过词汇、语法和句法结构等元素构建语义网络。 2. 交互过程中的理解活动：LLM文本的语义成于交互过程中的理解活动，即通过模型与用户的交互，不断调整和优化语义表达。 3. 接受者的意义显现：LLM文本的语义显于接受者的意义显现，即用户在接收和理解文本时，对文本语义的感知和解读。 4. 指称效力与训练数据的关系：LLM文本的指称效力与训练数据密切相关，高质量的训练数据有助于提高LLM文本的指称效力。

结论与意义

本文得出以下结论： 1. LLM文本的语义生成是一个复杂的过程，涉及文本内部形式关联、交互过程中的理解活动和接受者的意义显现。 2. LLM文本的指称效力与训练数据的质量密切相关，提高训练数据的质量有助于提升LLM文本的指称效力。 3. 本研究有助于深入理解LLM文本的语义生成机制，为LLM在语言实践中的应用提供理论支持和实践指导。本文的研究成果对于推动LLM文本语义生成领域的研究具有重要意义，有助于进一步优化LLM模型，提高其在实际应用中的性能和效果。

文章来源：《江西社会科学》网址: http://www.jxshkxzz.cn/qikandaodu/2026/1027/327.html