【标题】基于GPT-4o和提示词工程的日语隐喻自动标注实证研究

【作者】北京外国语大学 日语学院 北京日本学研究中心 韩 涛 杨言飞

【摘要】针对当前隐喻标注效率不足、人工成本高昂的现状，本文以日语隐喻为研究对象，探究了利用大语言模型GPT-4o实现高效、准确标注的路径。研究设计了一套轻量级隐喻标注框架，并通过一项实证性研究检验了提示词语种（日语/英语）、示例数量（4条/8条）与提示词位置（系统/用户）对标注性能的影响。实验结果表明，“日语提示词+8条示例+系统提示词”的组合策略能够达成最佳标注效果，其输出与人工标注结果高度一致。此外，研究还进一步厘清了GPT-4o在此任务中的能力边界：该模型在常规隐喻识别中展现出强大潜力，能显著提升标注效率并降低人工成本。然而，其在处理跨句隐喻以及精确辨析动词性与名词性隐喻类别时，仍面临一定挑战。

【关键词】大语言模型 GPT-4o 隐喻 自动标注 提示词工程

【目录】

引 言

1 相关文献回顾

2 标注框架和提示词工程

3 实验设计

4 结果与考察

5 结 语

【作者简介】

韩涛 男 北京外国语大学日语学院 北京日本学研究中心副教授

研究方向：认知语言学、认知隐喻学、汉日对比、语言政策

联系方式：E-mail：hantao@bfsu.edu.cn

杨言飞 男 北京外国语大学日语学院 北京日本学研究中心日语语言文学专业硕士研究生

研究方向：日语语言，认知语言学

联系方式：E-mail：1137402745@qq.com