摘要：语体能力是重要的语用能力,大规模语言模型(下称“大模型”)要在语言生活中落地,需对语体能力进行充分的评价和研究。本文将语体能力定义为在特定语域下使用合适语体进行交际的能力,并基于此设计了语体分类、语体生成、语体转换三个任务,以评测Chat GPT等大模型的中文语体能力。研究发现不同大模型在不同任务和语体上各有其优势与局限。GPT-4的中文语体能力最为全面,Chat GPT和文心一言性能较为出色,Chat GLM-6B和讯飞星火的表现较弱且不稳定。此外,大模型生成的散文、小说等文本过于正式,缺乏文采,一致性错误、规范性错误、事实性错误、不合逻辑、语句不流畅、机器翻译痕迹明显等问题较为突出。本研究为训练和测试人类的语体能力提供了方法参考,对语文教学、国际中文教育等领域的语言能力提升具有借鉴价值。

摘要：语言本体研究的标记理论对社会语言学研究同样有效。相较于目前较受推崇的全描范式,标记范式的语言景观研究有助于研究者摆脱不必要的统计程序,直接面对关键问题,但同时也要求研究者对社区的基本语言使用状况有正确的前见且对语言景观的自身机制有描写需求。以标记范式对北京798艺术区的语言景观进行研究,可发现其文创意义的呈现是依靠字面添加标记、字象添加标记、字境添加标记和添加大比重标记等一系列的策略来实现的。标记范式有利于进行亚文化探究和嘈杂景观探究,其合法性也能得到质性研究基本逻辑的保证。