2024年10月24-27日，第九届学习词典与二语教学国际研讨会在武汉顺利召开。本次会议由中国辞书学会双语辞书专业委员会和华中农业大学共同主办。

本次大会主题为“AIGC时代的学习词典编纂与知识服务”，主要分为五个专项议题：1）学习词典与语言技术（尤其是聊天机器人在词典编纂中的应用）；2）词典介入式外语教学理论与实践；3)融媒辞书理论与实践；4）词典与语言及非语言知识服务；5）词典或词汇项目进展。

广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心词典学研究中心章宜华教授、田兵教授、徐海教授、马志刚教授（线上）、柳长青教授、李茜教授、马立东副教授、黄芳副研究员、王倩倩博士、余海燕博士以及多位中心的博、硕士生应邀参会。

 

章宜华教授做了题为“大语言模型助力学习词典的多模态释义研究”的主旨汇报，报告从多模态释义的理论框架入手，从多模态表征层面、技术层面和工具层面对多模态词典释义的模式和多模态表征机制进行综合讨论，重点聚焦于大语言模型在促进学习词典的多模态释义方面的独特优势和创新贡献，包括多模态大语言模型的功能特点、运行机制、多模态学习和处理，以及多模态词汇释义方法，为学习词典的多模态定义提供新的方法与见解。

田兵教授从翻译词典经典著作的角度出发，做了题为“翻译与词典编纂：以约翰逊博士《词典序言》汉译为例”的主旨汇报，研究通过利用五部词典对一些单词和短语进行案例研究，充分借助单语和双语词典，在训诂学和跨文化视角下进行翻译任务，并视词典编纂和翻译为不可分割的过程。该翻译案例研究在源语文本中识别与区分意义方面，以及在目标语资源中搜索或创造对等表达方面具有独创性，也可被视为近年来人工智能翻译工具的试验田。

徐海教授紧扣此次会议主题，做了题为“AI生成词条的词汇与句法复杂度测评”的主旨报告，该报告旨在用更客观的指标验证Lew(2023)提出的ChatGPT模仿COBUILD词条编纂风格生成词条的观点。研究发现，与COBUILD词条相比，ChatGPT生成词条的词汇类型偏少，例句平均长度明显较短，释义过度使用并列短语，这些发现对于提高人工智能在词典词条编纂方面的表现具有重要意义。

李茜教授也从人工智能的角度，做了题为“利用生成式人工智能为中国英语学习者提供辞书助手”的主旨报告。该研究旨在探讨如何以及在何种程度上使用生成式人工智能，生成针对不同类型语言问题的解释，并将其激活到中国英语学习者的写作助手中。研究通过对比两个生成型AI聊天机器人，发现聊天机器人在人工干预下书写的错误类型解释，有着惊人的表现。

黄芳副研究员从词典实际编纂的角度，做了题为“《汉法大词典》（第二版）的例句修订”的主旨报告，报告旨在介绍《汉法大词典》（第二版）编辑团队在例句修订方面的工作。这些修订，旨在增强示例的功能性，明确中文术语及其法文对应词在不同语境中的用法，帮助中文和法文学习者在正确的语境中选择正确的词汇，从而更贴切地满足用户的语言学习和翻译需求。

马志刚教授（线上）、柳长青教授、马立东副教授、王倩倩博士、余海燕博士也分别在平行论坛中做了精彩发言。

马志刚教授（线上）做了题为“基于句法学证据审视“每”和“被”在现代汉语词典中的词条编纂”的发言，研究基于句法学理论对“每”和“被”的两个个案分析，为二者分别提供量化词和提升动词的范畴名词。同时，该研究还基于句法学中同一属性不同取值的研究方法，提出实义和功能属性相互组配的特征集概念，尝试对汉语名词性范畴和动词性范畴提供统一的描写系统。

柳长青教授基于大语言模型（LLM），做了题为“基于大语言模型的汉语外来词分类统计与演变分析研究”的发言，研究通过构建百年来外来词数据库，借助LLM提取词义分类与详细类别，并结合统计方法分析不同外来词的引入频率、分布规律及其语义变化。研究发现，LLM在外来词的语义理解和分类上具有较好的准确性，揭示了汉语外来词的丰富性与多样性，为未来外来词的研究提供了新视角。

马立东副教授结合英语教学，做了题为“基于气候词典面向英语教学的主题相关词汇知识挖掘及呈现”的发言。该研究采用语料库统计和文本分析方法，挖掘提炼气候词典的主题相关词汇知识。结果发现，气候变化主题相关词汇在新通用词表和新学术词表中都有分布；超范围的是气候变化主题特色表达形式；新词中既有派生词也有复合词，其中复合名词数量较多；多词单位、词组及其扩展表达形式经聚类整理可形成语言资源用于教学和学习词典编纂。最后，探索气候变化主题相关词汇语义网络的构建及可视化呈现方法。

王倩倩博士和余海燕博士分别做了题为“认知视角下英源外来词的类型划分研究”和“模因理论下欧美外来词汉化方式与认知制约研究”的发言。王倩倩博士以汉语中的英源外来词为语料，运用原型范畴理论从认知视角对汉语中的英源外来词进行分类。余海燕博士则是基于模因理论，对欧美外来词的汉化方式、词性和领域主题进行考察，剖析其存在的认知制约因素。

    此外，多位博硕士生也分别从词典与词汇学习、词典例证以及释义等多个方面进行小组发言。其中，广外的余海燕博士也在此次会议中荣获优秀论文奖。总之，此次学术会议成果丰硕。我校外国语言学及应用语言学研究中心词典学研究中心团队，紧扣AIGC时代词典编纂新趋势，与国内外学者达成关于人工智能正在影响词典编纂方式的共识，我校团队发布的研究报告不仅为学者们提供了新的研究思路，也为词典编纂的实际应用提供了坚实的理论支撑。