语用学与AI
文档概述
本文档系统探讨语用学的核心理论体系及其与人工智能的深度关联。语用学研究语言使用中的意义，包括言语行为、合作原则、关联理论等核心理论，以及这些理论在大语言模型中的实现与应用挑战。
关键词速览
| 术语 | 英文 | 核心定义 |
|---|---|---|
| 言语行为理论 | Speech Act Theory | 研究语言作为行为工具的理论 |
| 合作原则 | Cooperative Principle | 对话遵循的基本准则 |
| 关联理论 | Relevance Theory | 交际基于最大关联原则 |
| 指示语 | Deixis | 依赖语境的指代表达 |
| 预设 | Presupposition | 话语隐含的背景假设 |
| 隐涵 | Implicature | 话语的隐含意义 |
| 会话含义 | Conversational Implicature | 违反合作原则产生的隐含 |
| 语用推理 | Pragmatic Inference | 语境依赖的推理过程 |
| 指示语 | Indexical | 指向特定语境的表达式 |
| 面子理论 | Face Theory | 面子威胁行为与礼貌策略 |
一、语用学的学科定位
1.1 语用学的定义与范围
语用学（Pragmatics）是研究语言使用者在特定语境中如何理解和产生意义的学科。与语义学研究字面意义不同，语用学关注的是：
- 说话者意图：语言背后想要传达的真正含义
- 语境依赖：意义如何随语境变化
- 隐性信息：未明确表达但隐含的信息
- 言语效果：语言使用产生的交际效果
语义学 vs 语用学的对比
| 维度 | 语义学 | 语用学 |
|---|---|---|
| 研究对象 | 语言的字面意义 | 语言的使用意义 |
| 语境依赖 | 低 | 高 |
| 主观性 | 低 | 高 |
| 核心问题 | ”X是什么意思" | "说X意味着什么” |
| 典型问题 | 词义、句子结构 | 意图、礼貌、讽刺 |
1.2 语用学的历史渊源
哲学根源 语用学的哲学根源可追溯至：
- Peirce的指号学：符号在使用中才有意义
- Wittgenstein的语言游戏：意义在于使用
- Austin的言语行为理论：说话就是做事
语言学发展
- 1970年代：Austin和Searle的言语行为理论
- 1975年：Grice的合作原则与会话含义
- 1980年代：Sperber和Wilson的关联理论
- 1990年代至今：形式语用学与计算语用学
二、言语行为理论（Speech Act Theory）
2.1 Austin的言语行为三分说
约翰·奥斯汀（John Austin）区分了三种言语行为：
2.1.1 话语行为（Locutionary Act）
话语行为指说话发出的物理声音及其表达的具体意义：
其中：
- Phonetic：语音/书写行为
- Phatic：语法/结构行为
- Rhetic：意义/指称行为
示例 “门开着。“这句话的话语行为是表达了一个关于门的状态的陈述。
2.1.2 话语施事行为（Illocutionary Act）
话语施事行为是指话语在说出时执行的某种行为：
| 言语行为类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 断言类 (Assertives) | 描述世界状态 | ”猫在垫子上” |
| 指令类 (Directives) | 要求他人做某事 | ”请关门” |
| 承诺类 (Commissives) | 承诺未来行动 | ”我会来” |
| 表达类 (Expressives) | 表达心理状态 | ”我很高兴” |
| 宣告类 (Declarations) | 改变世界状态 | ”我宣布…” |
施事动词（Illocutionary Force）
施事动词是标记言语行为类型的关键：
def classify_speech_act(verb, utterance):
"""
基于施事动词的言语行为分类
实际系统需要更复杂的推理
"""
speech_act_taxonomy = {
'assertives': ['说', '陈述', '宣称', '认为', '相信'],
'directives': ['请', '要求', '命令', '建议', '禁止'],
'commissives': ['承诺', '发誓', '保证', '约定'],
'expressives': ['感谢', '祝贺', '道歉', '抱怨'],
'declarations': ['宣布', '任命', '命名', '判决']
}
for act_type, verbs in speech_act_taxonomy.items():
if any(v in verb for v in verbs):
return act_type
return 'unknown'2.1.3 话语施效行为（Perlocutionary Act）
话语施效行为指话语对听者产生的效果：
常见施效效果
- 认识效果：改变听者的知识或信念
- 情感效果：引起听者的情感反应
- 行为效果：促使听者采取行动
话语: "外面在下雨。"
话语行为: 陈述天气状态
话语施事行为: 暗示/警告
话语施效行为: 听者决定带伞
2.2 Searle的言语行为分类
约翰·塞尔（John Searle）进一步完善了言语行为理论：
2.2.1 分类体系
class SpeechActClassifier:
"""
基于Searle分类的言语行为分类器
使用规则和上下文信息进行分类
"""
def __init__(self):
self.speech_acts = {
'assertives': {
'description': '断言或描述世界状态',
'命题内容方向': '世界→命题',
'心理状态': '相信',
'direction': 'word-to-world',
'examples': ['陈述', '断言', '宣称', '结论']
},
'directives': {
'description': '试图使听者做某事',
'命题内容方向': '未确定',
'心理状态': '想要/希望',
'direction': 'world-to-word',
'examples': ['请求', '命令', '建议', '询问']
},
'commissives': {
'description': '承诺说话者未来行动',
'命题内容方向': '未来行动',
'心理状态': '意图',
'direction': 'world-to-word',
'examples': ['承诺', '发誓', '保证', '发誓']
},
'expressives': {
'description': '表达心理状态',
'命题内容方向': '以说话者为中心',
'心理状态': '表达',
'direction': 'none',
'examples': ['感谢', '道歉', '祝贺', '哀悼']
},
'declarations': {
'description': '改变世界状态',
'命题内容方向': '自我实现',
'心理状态': '无需特定',
'direction': 'self-verifying',
'examples': ['任命', '命名', '宣布', '祝福']
}
}
def classify(self, utterance, context=None):
"""分类言语行为"""
# 使用关键词和上下文线索
...2.3 言语行为与AI对话系统
言语行为理论在对话系统中有重要应用：
2.3.1 对话意图识别
class DialogueIntentClassifier:
"""
对话系统中的意图识别
基于言语行为理论设计意图分类体系
"""
def __init__(self):
self.intent_taxonomy = {
# 信息获取类
'query': ['询问', '查询', '想知道', '什么'],
'clarification': ['你的意思是', '具体指'],
# 任务执行类
'request': ['帮我', '请', '能不能', '请帮我'],
'command': ['执行', '去做', '完成'],
'suggestion': ['建议', '可以试试', '不妨'],
# 社会交互类
'greeting': ['你好', '早上好', 'hi', 'hello'],
'farewell': ['再见', '拜拜', '回头见'],
'thanks': ['谢谢', '感谢', '多谢'],
# 情感表达类
'complaint': ['不满', '失望', '糟糕'],
'praise': ['不错', '很好', '厉害']
}
def predict_intent(self, utterance):
"""预测用户意图"""
scores = {}
for intent, patterns in self.intent_taxonomy.items():
score = sum(1 for p in patterns if p in utterance)
if score > 0:
scores[intent] = score
if scores:
return max(scores, key=scores.get)
return 'unknown'三、合作原则与会话含义
3.1 Grice的合作原则
保罗·格赖斯（Paul Grice）提出，交际遵循”合作原则”（Cooperative Principle）：
使你的话语在其所发生的阶段符合当前交谈的期望。
3.1.1 四大量准则
量的准则（Quantity Maxim）
- 所说的话应包含当前交谈目的所需的信息
- 所说的话不应包含超出所需的信息
质的准则（Quality Maxim）
- 不要说你认为是虚假的话
- 不要说缺乏足够证据的话
关系准则（Relevance Maxim）
- 要有关联性（相关性）
方式准则（Manner Maxim）
- 避免表达模糊
- 避免歧义
- 简洁（避免不必要的冗长）
- 有条理
合作原则示意图:
交际目标
↓
┌─────────────┐
│ 量的准则 │ ← 提供适量信息
│ 质的准则 │ ← 说真话
│ 关系的 │ ← 说相关的
│ 方式的 │ ← 清楚地说
└─────────────┘
↓
有效交际
3.1.2 会话含义的类型
标准会话含义 直接遵循准则产生的推论：
A: "外面有人吗？"
B: "地上有湿脚印。"
标准含义：B在暗示外面有人（从脚印推断）
特殊会话含义 通过违反某一准则产生的隐含意义：
A: "张三能借我500块吗？"
B: "他最近手头有点紧。"
违反质的准则（没有直接回答能或不能）
→ 特殊含义：张三可能没法借
3.2 会话含义的计算模型
class ConversationalImplicatureCalculator:
"""
会话含义计算器
基于Grice的合作原则计算隐含意义
"""
def __init__(self):
self.maxims = ['quantity', 'quality', 'relation', 'manner']
def calculate_implicature(self, utterance, context, expected_response):
"""
计算违反合作原则产生的会话含义
Args:
utterance: 实际话语
context: 对话上下文
expected_response: 符合合作原则的预期回答
Returns:
inferred_implicature: 推断的隐含意义
"""
# 分析违反的准则
violated_maxims = self._detect_violations(utterance, expected_response)
# 计算隐含意义
implicatures = []
for maxim in violated_maxims:
implicature = self._derive_implicature(utterance, maxim, context)
implicatures.append(implicature)
return implicatures
def _detect_violations(self, utterance, expected):
"""检测违反的准则"""
violations = []
# 量的违规检测
if len(utterance) < len(expected) * 0.5:
violations.append('quantity_insufficient')
elif len(utterance) > len(expected) * 2:
violations.append('quantity_excessive')
# 质的违规检测
if 'not sure' in utterance.lower() or 'maybe' in utterance.lower():
violations.append('quality_insufficient')
# 关系违规检测
if not self._is_relevant(utterance, expected):
violations.append('relation_irrelevant')
return violations
def _derive_implicature(self, utterance, violation, context):
"""推导隐含意义"""
# 这是一个简化的模型
# 实际需要更复杂的推理
implicature_map = {
'quantity_insufficient': '说话者有意隐瞒部分信息',
'quantity_excessive': '说话者在强调或补充细节',
'quality_insufficient': '说话者对信息不确定',
'relation_irrelevant': '话语有其他隐含意图'
}
return implicature_map.get(violation, '无法确定隐含意义')3.3 礼貌原则
列文森（Leech）提出礼貌原则作为合作原则的补充：
最小限度地让别人受损，最大限度地让别人得益。
3.3.1 礼貌策略
class PolitenessModel:
"""
礼貌语用模型
基于Brown和Levinson的面子理论
"""
def __init__(self):
self.politeness_strategies = {
'bald_on_record': '直接表达，无修饰',
'positive_politeness': '强调共同点，满足积极面子',
'negative_politeness': '给面子，留余地',
'off_record': '间接表达，可否认'
}
def select_strategy(self, utterance_type, social_distance, power_diff):
"""
选择礼貌策略
Args:
utterance_type: 话语类型（请求、道歉等）
social_distance: 社会距离（亲密-陌生）
power_diff: 权力差异（平等-上下级）
"""
# 计算面子威胁程度
face_threat = self._calculate_face_threat(
utterance_type, social_distance, power_diff
)
# 根据威胁程度选择策略
if face_threat < 0.3:
return 'bald_on_record'
elif face_threat < 0.6:
return 'positive_politeness'
elif face_threat < 0.8:
return 'negative_politeness'
else:
return 'off_record'
def polite_transform(self, request):
"""将直接请求转化为礼貌表达"""
transformations = {
'want': 'Would you like to...',
'need': 'Could you please...',
'must': 'Would it be possible to...',
'imperative': 'Would you mind...'
}
# 实现转换逻辑
...四、关联理论（Relevance Theory）
4.1 理论概述
丹·斯珀伯（Dan Sperber）和戴尔德丽·威尔逊（Deirdre Wilson）在1986年提出关联理论：
人类的交际由对最大关联（maximal relevance）的期望驱动。
4.1.1 核心概念
认知关联原则
人类的认知倾向于最大化关联。
交际关联原则
每个话语都传递最大关联的假定。
关联性的定义
认知效果包括：
- 新信息与旧信息的结合
- 假设的强化或削弱
- 假设的消除
4.2 关联理论的形式化
class RelevanceTheoreticProcessor:
"""
关联理论处理器
实现基于关联原则的语用推理
"""
def __init__(self):
self.context_beliefs = {} # 语境信念
self.entailed_propositions = [] # 蕴含命题
def process_utterance(self, utterance, context=None):
"""
处理话语，计算关联性
步骤:
1. 构建假设集合
2. 计算认知效果
3. 评估处理努力
4. 判断是否达到关联阈值
"""
# 1. 命题识别
proposition = self.extract_proposition(utterance)
# 2. 语境扩展
enriched_context = self.expand_context(context, proposition)
# 3. 计算认知效果
cognitive_effects = self.compute_effects(proposition, enriched_context)
# 4. 计算处理努力
processing_effort = self.estimate_processing_effort(utterance)
# 5. 计算关联性
relevance = cognitive_effects / processing_effort
return {
'proposition': proposition,
'cognitive_effects': cognitive_effects,
'processing_effort': processing_effort,
'relevance': relevance,
'is_relevant': relevance > self.threshold
}
def compute_effects(self, proposition, context):
"""
计算认知效果
认知效果包括:
- 新旧信息的结合
- 假设的强化/削弱
- 矛盾假设的消除
"""
effects = 0
# 检查与现有假设的一致性
for assumption in self.entailed_propositions:
if self.supports(proposition, assumption):
effects += 1 # 强化
elif self.contradicts(proposition, assumption):
effects += 2 # 矛盾消除，效果更大
else:
effects += 0.5 # 新信息组合
return effects4.3 隐含意义与推理
关联理论强调交际中的隐含（Implicature）与显义（Explicature）的区分：
话语处理流程:
显义（Explicature）
↓
话语意义 ← 话语解码 + 语境充实
↓
隐含（Implicature）
↓
语境假设 ← 推理过程
↓
话语含义 ← 逻辑结构 + 百科知识
五、指示语（Deixis）
5.1 指示语的类型
指示语（Deixis）是语用学的核心概念，指依赖语境才能确定指称的表达式。
5.1.1 人称指示语（Person Deixis）
def resolve_person_deixis(pronoun, speaker, hearer, context):
"""
解决人称指示语
人称系统:
- 第一人称: 说话者 (I, we)
- 第二人称: 听者 (you)
- 第三人称: 其他 (he, she, it, they)
"""
person_mapping = {
'我': speaker,
'我们': f"{speaker}等人",
'你': hearer,
'你们': f"{hearer}等人",
'他': context.get('third_party_male', '未知男性'),
'她': context.get('third_party_female', '未知女性'),
'它': context.get('third_party_object', '未知物体')
}
return person_mapping.get(pronoun, pronoun)5.1.2 时间指示语（Temporal Deixis）
时间指示语的参照系统:
说话时间（现在）
↓
┌──────────────────┼──────────────────┐
│ │ │
过去 现在 未来
│ │ │
yesterday today tomorrow
│ │ │
last week now next week
def resolve_temporal_deixis(deictic_time, speech_time):
"""
解决时间指示语
时间指示语的计算
"""
import datetime
time_mapping = {
'今天': speech_time.date(),
'昨天': speech_time.date() - datetime.timedelta(days=1),
'明天': speech_time.date() + datetime.timedelta(days=1),
'现在': speech_time,
'刚才': speech_time - datetime.timedelta(minutes=5),
'马上': speech_time + datetime.timedelta(minutes=1)
}
return time_mapping.get(deictic_time, deictic_time)5.1.3 空间指示语（Space Deixis）
def resolve_spatial_deixis(deictic_location, speaker_location):
"""
解决空间指示语
空间指示语基于:
- 说话者位置 (deictic center)
- 听者位置
- 参照物体
"""
spatial_system = {
'这里': speaker_location, # 说话者所在
'那里': '听者或第三方位置', # 需要上下文
'这个': '靠近说话者的物体',
'那个': '远离说话者的物体'
}
return spatial_system.get(deictic_location, deictic_location)5.2 指示语的计算消解
class DeicticResolver:
"""
指示语消解系统
将指示表达式映射到具体实体/时间/空间
"""
def __init__(self):
self.deictic_types = ['person', 'temporal', 'spatial', 'discourse']
def resolve(self, utterance, context):
"""
统一消解指示语
"""
resolved = utterance
# 人称指示语
resolved = self.resolve_person(resolved, context)
# 时间指示语
resolved = self.resolve_temporal(resolved, context)
# 空间指示语
resolved = self.resolve_spatial(resolved, context)
# 话语指示语
resolved = self.resolve_discourse(resolved, context)
return resolved
def resolve_person(self, text, context):
"""人称消解"""
person_patterns = [
(r'\b我\b', context.get('speaker', 'Unknown')),
(r'\b你\b', context.get('hearer', 'Unknown')),
(r'\b他\b', context.get('third_party_male', 'Unknown')),
(r'\b她\b', context.get('third_party_female', 'Unknown'))
]
for pattern, replacement in person_patterns:
text = re.sub(pattern, f'[{replacement}]', text)
return text
def resolve_discourse(self, text, context):
"""话语指示语消解（回指）"""
# 处理回指，如"这个"、"那件事"等
discourse_patterns = [
(r'这(.+?)', f"前文提到的\\1"),
(r'那(.+?)', f"前文提到的\\1")
]
...六、预设（Presupposition）
6.1 预设的定义与性质
预设是话语中隐含的、说话者假定为真的背景信息：
"他又迟到了。"
预设: [他之前迟到过]
断言: 他现在迟到了
预设不为断言的否定所取消:
"他没有迟到。" → 预设仍然存在：[他之前迟到过]
6.1.1 预设触发语
| 类型 | 示例 | 预设内容 |
|---|---|---|
| 事实动词 | ”知道”、“忘记” | 某事发生 |
| 状态变化 | ”停止”、“开始” | 先前状态 |
| 限定性描述 | ”又”、“再次” | 重复性 |
| 评价性形容词 | ”重新” | 某事已做过 |
| 分裂句 | ”是…才…” | 焦点信息 |
class PresuppositionTriggers:
"""
预设触发语识别与提取
"""
def __init__(self):
self.triggers = {
'factives': {
'知道': '命题P为真',
'意识到': '命题P为真',
'忘记': '事件发生过'
},
'change_of_state': {
'停止': '状态S1之前成立',
'开始': '状态S1之前不成立',
'继续': '状态持续'
},
'iteratives': {
'又': '事件E之前发生过',
'再': '事件E重复',
'重新': 'E已完成'
},
'temporal': {
'在...之前': '时间T先于某事件',
'已经': '事件E发生'
}
}
def extract_presuppositions(self, utterance):
"""提取话语中的预设"""
presuppositions = []
for category, triggers in self.triggers.items():
for trigger, presupposition in triggers.items():
if trigger in utterance:
presuppositions.append({
'trigger': trigger,
'type': category,
'presupposition': presupposition,
'utterance': utterance
})
return presuppositions6.2 预设的投射问题
预设如何从复合句的各成分投射到整句：
"张三知道李四又迟到了。"
成分预设:
- 张三知道: 李四迟到了
- 又: 李四之前迟到过
投射结果: 张三知道"李四之前迟到过"（隐含）
class PresuppositionProjector:
"""
预设投射计算
使用 Heim's ATLAS 或类似模型
"""
def __init__(self):
self.operators = {
'negation': self.negate,
'question': self.question,
'belief': self.believe,
'conditional': self.conditional
}
def project(self, presupposition, operator):
"""
将预设通过算子投射
算子类型影响预设的保留/消除
"""
projector = self.operators.get(operator, self.default)
return projector(presupposition)
def negate(self, prop):
"""否定算子：预设保留"""
return {
'presupposition': prop,
'assertion': f"NOT {prop}",
'presupposition_preserved': True
}
def conditional(self, prop):
"""条件算子：预设投射到结果部"""
return {
'presupposition': prop,
'condition': f"IF condition THEN {prop}",
'presupposition_preserved': True
}七、大语言模型中的语用推理
7.1 LLM语用能力的现状
大语言模型（LLM）在语用理解方面展现出一定能力，但仍存在挑战：
7.1.1 成功案例
间接言语理解
用户: "外面很冷"
LLM理解: [用户可能想要关窗/开暖气/表达不舒服]
→ 响应: "我帮你把窗户关上吧，或者开一下暖气？"
隐含意图识别
用户: "我的打印机好像有问题"
LLM理解: [用户需要打印相关的帮助]
→ 响应: "让我帮你检查一下打印机设置"
7.1.2 局限性
# LLM语用能力的典型失败案例
failures = {
'irony_sarcasm': "你说'这计划真棒'时，实际意思是批评",
'indirect_refusal': "用户问'你能帮我...吗'，LLM有时无法识别这是拒绝的机会",
'implied_request': "'我有点累了' 隐含想要休息的帮助",
'cultural_pragmatics': "不同文化中'可以'的含义差异"
}7.2 增强LLM语用能力的方法
7.2.1 提示工程方法
class PragmaticPromptEngineer:
"""
语用感知提示工程
通过提示增强LLM的语用理解能力
"""
def add_pragmatic_context(self, utterance):
"""
添加语用上下文提示
"""
pragmatic_prompts = {
'implicit_request': """
注意：以下话语可能包含隐含请求。
请尝试推断说话者可能的真实意图。
""",
'irony_sarcasm': """
注意：以下话语可能包含反语或讽刺。
请从语境和语气中识别真实的情感倾向。
""",
'politeness': """
注意：以下话语使用了礼貌策略。
请分析话语的直接含义和礼貌效果。
"""
}
return pragmatic_prompts
def generate_pragmatic_prompt(self, utterance, context):
"""
生成包含语用分析的完整提示
"""
base_prompt = f"用户说: {utterance}"
# 添加上下文信息
if context.get('situation'):
base_prompt += f"\n场景: {context['situation']}"
if context.get('relationship'):
base_prompt += f"\n关系: {context['relationship']}"
# 添加分析指导
base_prompt += """
请进行以下语用分析:
1. 识别言语行为类型（请求、陈述、提问等）
2. 推断隐含意图
3. 分析礼貌策略
4. 考虑文化/语境因素
"""
return base_prompt7.2.2 微调方法
class PragmaticsFineTuner:
"""
语用能力微调
使用语用标注数据微调LLM
"""
def __init__(self, base_model):
self.model = base_model
def prepare_pragmatic_dataset(self):
"""
准备语用数据集
标注类型:
- 言语行为标签
- 隐含意图
- 预设
- 礼貌等级
"""
pragmatic_data = [
{
'utterance': '能帮我倒杯水吗？',
'speech_act': 'directive',
'intent': '请求',
'politeness': '中等',
'implicature': '说话者口渴'
},
{
'utterance': '你的表现真是一如既往啊',
'speech_act': 'assertive',
'intent': '讽刺',
'politeness': '低（负面）',
'implicature': '对表现不满'
},
# ... 更多标注数据
]
return pragmatic_data
def fine_tune(self, dataset):
"""使用语用数据微调"""
formatted_data = self._format_for_training(dataset)
# 标准的指令微调流程
# ...7.2.3 外部知识增强
class PragmaticsKnowledgeAugmented:
"""
外部知识增强的语用推理
结合知识图谱和语用规则
"""
def __init__(self, knowledge_graph):
self.kg = knowledge_graph
self.pragmatic_rules = self._load_pragmatic_rules()
def infer_implicature(self, utterance, context):
"""
推断话语隐含意义
结合:
1. 语用规则（Grice原则等）
2. 世界知识（知识图谱）
3. 上下文信息
"""
# 1. 提取语义内容
semantic_content = self.extract_semantics(utterance)
# 2. 应用语用规则
rule_based_implicature = self.apply_pragmatic_rules(
semantic_content, context
)
# 3. 结合世界知识
knowledge_based_inference = self.infer_with_knowledge(
semantic_content, context
)
# 4. 融合结果
final_implicature = self.fuse_inferences(
rule_based_implicature,
knowledge_based_inference
)
return final_implicature7.3 评估语用能力
class PragmaticsEvaluator:
"""
语用能力评估基准
"""
def __init__(self):
self.benchmarks = {
# 言语行为识别
'speech_act_classification': {
'description': '识别话语的言语行为类型',
'metrics': ['accuracy', 'F1']
},
# 隐含意图识别
'implicature_detection': {
'description': '识别话语的隐含意图',
'metrics': ['precision', 'recall']
},
# 预设消解
'presupposition_resolution': {
'description': '消解话语中的预设',
'metrics': ['accuracy']
},
# 间接言语理解
'indirect_speech_understanding': {
'description': '理解间接言语行为',
'metrics': ['success_rate']
},
# 讽刺识别
'irony_detection': {
'description': '识别反语和讽刺',
'metrics': ['F1']
}
}
def evaluate(self, model, test_data):
"""评估模型的语用能力"""
results = {}
for task, config in self.benchmarks.items():
task_data = test_data[task]
predictions = model.predict(task_data)
results[task] = self.compute_metrics(
predictions, task_data['labels'], config['metrics']
)
return results八、前沿研究方向
8.1 计算语用学的热点问题
- 多模态语用：结合视觉、语音等模态的语用理解
- 跨语言语用：不同语言中语用策略的差异与翻译
- 文化语用：文化因素对语用解释的影响
- 动态语用：对话过程中的语用推理演变
- 神经语用学：大脑如何处理语用信息
8.2 LLM语用的未来发展
未来发展方向:
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│ 多模态语用 │ ← 视觉-语言联合理解
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│ 个性化语用 │ ← 用户偏好建模
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│ 文化感知语用 │ ← 跨文化理解
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│ 可解释语用推理 │ ← 推理过程透明化
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参考文献与推荐阅读
- Austin, J. L. (1962). How to Do Things with Words. Oxford University Press.
- Searle, J. R. (1969). Speech Acts: An Essay in the Philosophy of Language. Cambridge University Press.
- Grice, H. P. (1975). Logic and conversation. Syntax and Semantics, 3, 41-58.
- Sperber, D., & Wilson, D. (1986). Relevance: Communication and Cognition. Blackwell.
- Levinson, S. C. (1983). Pragmatics. Cambridge University Press.
- Brown, P., & Levinson, S. C. (1987). Politeness: Some Universals in Language Usage. Cambridge University Press.
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