一、AI時代對中文數(shù)據(jù)應(yīng)用的要求 <p class="ql-block">中文作為世界重要語言體系，其語料規(guī)模和質(zhì)量與語義標(biāo)注的準(zhǔn)確性直接影響中文NLP（自然語言處理）模型的性能表現(xiàn)、文化理解深度及全球競爭力。中文語料仍存在信息組織有缺陷、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、語義信息挖掘不足等問題，制約了中文在AI領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿Α?lt;/p><p class="ql-block">本文聚焦于提升中文數(shù)據(jù)質(zhì)量與優(yōu)化中文語義標(biāo)注，探索在AI時代擴(kuò)大中文文化影響力的系統(tǒng)性方法。</p> <p class="ql-block">（一）數(shù)據(jù)承載語義、語義依賴語境</p><p class="ql-block">文化語義不是憑空產(chǎn)生的，而是在漫長的歷史實(shí)踐中，通過人們的交流互動（即不斷生成的中文數(shù)據(jù)）逐漸形成、固化并傳承下來的。數(shù)據(jù)提供語境，文化語義的準(zhǔn)確理解高度依賴語境。海量的、多樣化的中文數(shù)據(jù)提供了理解特定語義（如雙關(guān)、反諷、典故）所需的豐富背景信息。例如，理解“阿Q精神”，必須閱讀《阿Q正傳》的文本數(shù)據(jù)。</p> <p class="ql-block">（二）語義塑造數(shù)據(jù)、指導(dǎo)數(shù)據(jù)生成</p><p class="ql-block">人們在使用中文時，潛意識中受到文化語義的規(guī)約和引導(dǎo)。例如，選擇特定的意象（詩詞創(chuàng)作）、運(yùn)用特定的謙辭敬語（社交場合）、遵循特定的敘事模式（如“大團(tuán)圓結(jié)局”的偏好），都是文化語義在起作用。</p><p class="ql-block">語義標(biāo)注是機(jī)器理解人類語言的“翻譯層”，尤其在教育、法律、醫(yī)療等高風(fēng)險領(lǐng)域，標(biāo)注精度直接決定AI可靠性。</p> <p class="ql-block">（三）中文數(shù)據(jù)與中文語義標(biāo)注</p><p class="ql-block">中文數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)是驅(qū)動中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一。從智能客服、搜索引擎、機(jī)器翻譯、內(nèi)容推薦，到自動駕駛、智慧醫(yī)療、金融科技，幾乎所有基于AI的應(yīng)用背后，都需要大規(guī)模、高質(zhì)量、符合特定任務(wù)需求的中文標(biāo)注數(shù)據(jù)作為支撐。隨著大模型和多模態(tài)AI的發(fā)展，對高質(zhì)量、多類型（文本、語音、圖像、視頻融合）標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求只會越來越大，同時對標(biāo)注的精細(xì)度、專業(yè)性和效率也提出了更高的要求。數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量直接決定了AI模型的上限，其重要性不言而喻。</p><p class="ql-block">中文語義標(biāo)注是在數(shù)據(jù)標(biāo)注的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對文本的語義信息進(jìn)行分析和標(biāo)注。它不僅要識別文本中的實(shí)體和類別，還要理解文本的語義關(guān)系，如主謂賓關(guān)系、修飾關(guān)系等，以及文本所表達(dá)的情感、意圖等深層語義信息。</p><p class="ql-block"><br></p> <p class="ql-block">近一年來，DeepSeek、豆包等國產(chǎn)大模型得到了迅猛發(fā)展，并屢次登上世界AI整合類平臺Poe排行傍的前列。但隨之而來并愈演愈烈的大模型AI幻覺（AI Hallucination），也警示我們必須高度重視中文數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題。國產(chǎn)大模型產(chǎn)生AI幻覺的原因之一是“數(shù)據(jù)營養(yǎng)不良”，當(dāng)前中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存在著低質(zhì)（32%的噪聲）、失衡（娛樂類數(shù)據(jù)占比78%）、碎片化（平均句長僅9.2字）等癥結(jié)，數(shù)據(jù)的高噪音、高偏差、小樣本導(dǎo)致模型欠擬合。提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、增加擬合訓(xùn)練，可降低幻覺率40%以上，這是破局關(guān)鍵。</p><p class="ql-block">中文的高度語境依賴性與形式靈活性遠(yuǎn)超印歐語系，行文沒有空格分隔、虛詞依賴語境、意合語法等特點(diǎn)，都是提升中文AI輸出能級的障礙。這些問題在文言文場景會表現(xiàn)得更極端。</p><p class="ql-block">在現(xiàn)代漢語識別上的痛點(diǎn)更集中在動態(tài)語言現(xiàn)象上，比如網(wǎng)絡(luò)新詞“栓Q”的語義漂移，或是方言詞匯（如粵語“咩、乜”等）混入普通話的歧義。在NLP算法不夠優(yōu)化、數(shù)據(jù)集質(zhì)量不高，限定語過多且在繁簡異化后字型的差異造成大量的形義飄移。</p><p class="ql-block">中文語義標(biāo)注是中文數(shù)據(jù)標(biāo)注的進(jìn)一步深化和拓展，能夠讓計算機(jī)更好地理解中文文本的含義，從而實(shí)現(xiàn)更智能的自然語言處理任務(wù)，如機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、文本生成等。</p><p class="ql-block">中文語義標(biāo)注技術(shù)不僅是一種語言學(xué)工具，更是一把開啟中華文化深層結(jié)構(gòu)、洞悉語義變遷、輔助文化精準(zhǔn)解讀與創(chuàng)新傳承的鑰匙。通過將文化要素（概念、意象、情感、典故、價值觀等）融入標(biāo)注體系，可以實(shí)現(xiàn)中文知識的顯性化、結(jié)構(gòu)化與可計算化，為文化研究、傳播、教育和創(chuàng)新提供新范式。</p> <p class="ql-block">二、現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)和優(yōu)化的起始點(diǎn)</p><p class="ql-block">針對中文語義標(biāo)注在算法局限、數(shù)據(jù)缺陷、限定語泛濫三重困境下的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，需通過“規(guī)則+統(tǒng)計+知識”的深度協(xié)同與工程化創(chuàng)新破局。</p><p class="ql-block">（一）中文語義標(biāo)注的現(xiàn)實(shí)問題</p><p class="ql-block">中華文化的博大精深體現(xiàn)在語義表達(dá)的獨(dú)特性（如：意象性、模糊性、典故化、語境依賴性強(qiáng)），借助AI工具研究傳統(tǒng)文化，面臨極大的挑戰(zhàn)。如：文本解讀主觀性強(qiáng)、海量文本處理效率低、文化元素關(guān)聯(lián)性挖掘困難、跨文化傳播的語義損耗。中文語義標(biāo)注技術(shù)可以解釋其基本原理（如：詞性標(biāo)注、實(shí)體識別、依存句法分析、語義角色標(biāo)注、情感分析、事件抽取、關(guān)系抽取等）。</p><p class="ql-block">目前中文數(shù)據(jù)標(biāo)注還存在以下問題：</p><p class="ql-block">1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊：公開數(shù)據(jù)存在重復(fù)冗余、格式混亂、內(nèi)容過時等問題；網(wǎng)絡(luò)文本存在大量非規(guī)范表達(dá)（如縮寫、諧音梗），影響模型訓(xùn)練效果。</p><p class="ql-block">2. 標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一：不同機(jī)構(gòu)采用的標(biāo)注規(guī)范差異較大，缺乏國家級或行業(yè)通用標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以共享復(fù)用；語義標(biāo)注粒度與深度不足，無法滿足復(fù)雜語義理解需求。</p><p class="ql-block">3. 人工標(biāo)注效率與成本矛盾：中文語義標(biāo)注需兼顧語法、語境、文化背景等多重信息，人工標(biāo)注耗時耗力；自動化標(biāo)注技術(shù)準(zhǔn)確率不足，難以替代人工標(biāo)注。</p><p class="ql-block">4. 文化語義挖掘不足：中文特有的成語典故、方言隱喻、文化符號等語義信息尚未被充分標(biāo)注，導(dǎo)致AI模型在理解中文文化內(nèi)涵時存在障礙。</p><p class="ql-block">中文有大量的文言文和古籍資料，還有文字從甲骨到楷書的字型、字義的演化，斷句和解釋存在差異。在做好機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練工作，以大量典籍資源作為數(shù)據(jù)集，向AI大模型進(jìn)行大量標(biāo)注和投喂訓(xùn)練。國內(nèi)人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，要求中文數(shù)據(jù)成為驅(qū)動自然語言處理（NLP）模型迭代升級的核心要素。</p> <p class="ql-block">（二）文言文古籍的標(biāo)注和訓(xùn)練</p><p class="ql-block">文言文和古籍的AI自學(xué)習(xí)也大量存在標(biāo)注方面的問題，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：</p><p class="ql-block">1.缺乏大規(guī)模高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)：與現(xiàn)代文語料相比，文言文和古籍的數(shù)字化資源相對較少，且經(jīng)過高質(zhì)量語義標(biāo)注的語料更是稀缺。要讓AI進(jìn)行有效的自學(xué)習(xí)，需要大量準(zhǔn)確標(biāo)注的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，然而人工標(biāo)注文言文和古籍成本高、難度大，這就限制了AI模型的訓(xùn)練效果。（如《四庫全書》僅部分標(biāo)注）</p><p class="ql-block">2.語義標(biāo)注難度大：文言文和古籍語言表達(dá)簡潔、語法結(jié)構(gòu)特殊，同時存在大量生僻字詞、古今異義、通假字等現(xiàn)象，準(zhǔn)確理解和標(biāo)注其語義具有較高難度。此外，不同歷史時期、不同地域的古籍在語言風(fēng)格和用詞習(xí)慣上也存在差異，這增加了語義標(biāo)注的復(fù)雜性，使得AI模型難以準(zhǔn)確把握其語義信息。不同朝代（先秦 vs 明清）、文體（史書 vs 駢文）的語言差異大，需分領(lǐng)域訓(xùn)練。</p><p class="ql-block">3.標(biāo)注規(guī)范不統(tǒng)一：對于文言文和古籍的語義標(biāo)注，目前還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。不同的標(biāo)注者可能根據(jù)自己的理解和方法進(jìn)行標(biāo)注，導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果存在差異，這給AI模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練帶來了困難，影響了模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。</p> <p class="ql-block">（三）建設(shè)中華文化知識圖譜的時代使命</p><p class="ql-block">語義標(biāo)注的核心產(chǎn)出之一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將這些標(biāo)注結(jié)果（尤其是實(shí)體、概念、關(guān)系、屬性）關(guān)聯(lián)起來，在構(gòu)建“中華文化知識圖譜”過程中重視“文化語義標(biāo)注”工作的實(shí)踐和成果，使之成為文化知識圖譜的“大腦”和基礎(chǔ)支撐。</p> <p class="ql-block">三、實(shí)踐和執(zhí)行措施</p><p class="ql-block">認(rèn)識到中文數(shù)據(jù)資源的現(xiàn)狀，在國家級層面也在下大力采取措施，提高中文數(shù)據(jù)源和語料庫的建設(shè)能力。措施有：</p><p class="ql-block">1.?數(shù)據(jù)資源積累：我國已建成部分中文語料庫，如北大中文語料庫、人民日報語料庫等，涵蓋新聞、文學(xué)、口語等多領(lǐng)域文本。同時，社交媒體、電商評論等動態(tài)數(shù)據(jù)為中文研究提供了新來源。</p><p class="ql-block">2.?標(biāo)注技術(shù)應(yīng)用：目前的語義標(biāo)注技術(shù)，包括命名實(shí)體識別、詞性標(biāo)注等基礎(chǔ)標(biāo)注技術(shù)已廣泛應(yīng)用，但在語義角色標(biāo)注、篇章關(guān)系分析等深度語義標(biāo)注領(lǐng)域仍處于起步階段。</p> <p class="ql-block">（一）數(shù)據(jù)源凈化工程</p><p class="ql-block">1.建立中文數(shù)據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)</p><p class="ql-block">在標(biāo)注中定義數(shù)據(jù)質(zhì)量評級權(quán)重</p><p class="ql-block">2.部署AI清洗流水線：基于規(guī)則引擎過濾低質(zhì)內(nèi)容（如標(biāo)題黨、廣告），預(yù)計噪聲下降60%</p><p class="ql-block">（二）結(jié)構(gòu)化增強(qiáng)行動</p><p class="ql-block">啟動“中文語義標(biāo)注攻堅計劃”。該計劃領(lǐng)域覆蓋包括：醫(yī)療、法律、金融等高風(fēng)險領(lǐng)域優(yōu)先。</p><p class="ql-block">標(biāo)注要求：實(shí)體識別+語義角色+情感傾向三重標(biāo)注</p><p class="ql-block">目標(biāo)是在3年內(nèi)建成億級的高質(zhì)量語料標(biāo)注庫（當(dāng)前語料庫僅有1200萬余條）。</p> <p class="ql-block">四、提高中文數(shù)據(jù)質(zhì)量和優(yōu)化語義標(biāo)注的協(xié)同策略</p><p class="ql-block">提升中文AI能力，解決中文字型語義演進(jìn)對中文標(biāo)注造成的難點(diǎn)，進(jìn)而破局AI幻覺的合理路徑在于“協(xié)同進(jìn)化”，構(gòu)建一個具有完整AI特質(zhì)的文化體系。其成果可以廣泛應(yīng)用于文化教育、文化創(chuàng)意、古籍研究、跨文化傳播和人文研究等領(lǐng)域。</p><p class="ql-block">（一）協(xié)同策略和協(xié)同機(jī)制</p><p class="ql-block">搭建政府、高校、企業(yè)、志愿者聯(lián)動的眾包標(biāo)注平臺，通過任務(wù)分發(fā)、質(zhì)量審核、獎勵機(jī)制提升標(biāo)注效率；鼓勵產(chǎn)學(xué)研教輔多方位合作，推動標(biāo)注數(shù)據(jù)與科研成果共享。</p><p class="ql-block">規(guī)則為骨：需要制定統(tǒng)一標(biāo)注規(guī)范：由國家語言文字工作委員會聯(lián)合AI科研機(jī)構(gòu)，出臺《中文語義標(biāo)注國家標(biāo)準(zhǔn)》，明確命名實(shí)體、語義關(guān)系、情感傾向等標(biāo)注類別與規(guī)則，建立分層級標(biāo)注體系（如詞語級、句子級、篇章級）。</p><p class="ql-block">統(tǒng)計為肉：大數(shù)據(jù)訓(xùn)練覆蓋主流語言模式，需要注入優(yōu)質(zhì)“蛋白”，保證生長基因的持續(xù)進(jìn)化。這就要建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機(jī)制，設(shè)計多維度評估指標(biāo)（如完整性、準(zhǔn)確性、時效性），開發(fā)自動化質(zhì)量檢測統(tǒng)計工具，對中文數(shù)據(jù)進(jìn)行定期清洗與更新；建立數(shù)據(jù)質(zhì)量追溯機(jī)制，確保數(shù)據(jù)來源可查、標(biāo)注過程透明。</p><p class="ql-block">知識為血：領(lǐng)域詞典、歷史術(shù)語庫等注入專業(yè)認(rèn)知，減少限制和注入更多行業(yè)詞匯標(biāo)注。融合人工與自動化標(biāo)注，采用“弱監(jiān)督學(xué)習(xí)+人工校驗(yàn)”模式，利用預(yù)訓(xùn)練模型（如中文BERT）進(jìn)行初步標(biāo)注，再由專業(yè)人員進(jìn)行語義邏輯審核與修正；開發(fā)交互式標(biāo)注工具，通過AI輔助提示降低人工標(biāo)注難度。</p><p class="ql-block">深化語義理解技術(shù)研究，突破中文長句結(jié)構(gòu)分析、指代消解、多義詞歧義識別等技術(shù)瓶頸；利用知識圖譜技術(shù)整合中文百科、文化典籍等知識資源，輔助語義標(biāo)注過程中的背景信息補(bǔ)充。</p><p class="ql-block">推動多模態(tài)語義標(biāo)注，整合文本、語音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)，標(biāo)注跨模態(tài)語義關(guān)聯(lián)（如文字描述與圖片場景對應(yīng)關(guān)系），提升AI對中文復(fù)雜信息的綜合處理能力。</p><p class="ql-block">組織遞進(jìn)：強(qiáng)化中文數(shù)據(jù)標(biāo)注做為建設(shè)中文AI強(qiáng)國的必要手段的主流意識。在高校開設(shè)“中文語義標(biāo)注與AI”相關(guān)課程，培養(yǎng)具備語言學(xué)知識、標(biāo)注技能與AI技術(shù)的復(fù)合型人才；建立行業(yè)認(rèn)證體系，規(guī)范標(biāo)注人員資質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。目標(biāo)是在一定層級上構(gòu)建中文文化語義知識庫，為AI模型理解文化語境提供支撐。</p><p class="ql-block">動態(tài)優(yōu)化：利用線上數(shù)據(jù)反哺優(yōu)化規(guī)則與知識庫。優(yōu)化文化語義標(biāo)注，針對中文特有的文化元素（如詩詞典故、傳統(tǒng)節(jié)日、方言俗語）建立專門標(biāo)注類別，標(biāo)注其文化背景、語義延伸及情感色彩。</p> <p class="ql-block">（二）成本與成果考量</p><p class="ql-block">用20%的專業(yè)規(guī)則約束80%的統(tǒng)計模型，以90%的自動化解決95%的常見問題，剩余5%疑難案例由人類專家定義新規(guī)則—這才是中文語義標(biāo)注在現(xiàn)實(shí)成本等約束條件下的最優(yōu)解。</p><p class="ql-block">在中文語義標(biāo)注的執(zhí)行過程中，需要關(guān)注成本可控性（自動化標(biāo)注）與語義深度（精細(xì)化人工校驗(yàn)）之間尋求最優(yōu)解找到平衡。達(dá)成以中文語義標(biāo)注為突破口，打造一個未來中文NLP自然語言處理的核心命題和核心使命。</p><p class="ql-block">對AI應(yīng)用開發(fā)者來說，必須認(rèn)識到?jīng)]有文化語義深度理解的中文處理技術(shù)是膚淺的，甚至是危險的（易產(chǎn)生誤讀和偏見）。需將文化維度深度整合進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練和應(yīng)用設(shè)計中。對文化研究者與傳播者來說，要善于利用數(shù)據(jù)和技術(shù)作為新工具，更高效地挖掘、解讀、呈現(xiàn)和傳播復(fù)雜的文化語義，同時警惕技術(shù)可能帶來的簡化或曲解。</p> <p class="ql-block">五、行動和總結(jié)</p><p class="ql-block">民盟山東省委正在結(jié)合“黃絲帶幫教活動”，在服刑、社區(qū)矯正人員中設(shè)立數(shù)據(jù)標(biāo)注培訓(xùn)和引入數(shù)據(jù)標(biāo)注業(yè)務(wù)。一方面培養(yǎng)服刑人員的勞動技能，借以提高其社會生存能力；另一方面，可以通過眾包標(biāo)注平臺，為中文語料庫建設(shè)提供更多優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，并做好文化語義標(biāo)注的體系建設(shè)和進(jìn)階培訓(xùn)工作。</p><p class="ql-block">數(shù)據(jù)為體，文化為魂。中文數(shù)據(jù)是浩如煙海的礦藏，其中蘊(yùn)藏著中華文明的文化基因密碼。中文文化語義則是解鎖這些密碼、賦予數(shù)據(jù)以靈魂和意義的鑰匙。二者之間絕非簡單的“形式-內(nèi)容”關(guān)系，而是相互塑造、動態(tài)共生的生命共同體。</p><p class="ql-block">提升中文數(shù)據(jù)質(zhì)量與語義標(biāo)注水平是AI時代增強(qiáng)中文應(yīng)用范疇和中國文化競爭力的關(guān)鍵路徑。通過建立標(biāo)準(zhǔn)化治理體系、創(chuàng)新標(biāo)注技術(shù)、深化文化語義挖掘及完善人才協(xié)作機(jī)制，能夠系統(tǒng)性解決AI中文大模型現(xiàn)存的問題。為中文自然語言模型（NLP）提供高質(zhì)量訓(xùn)練資源，推動AI技術(shù)更精準(zhǔn)、理解中文語義、傳承中華文化。</p>