香港中文大学暑期交流总结
人文学院 李明钰
参加香港中文大学暑期研究项目期间，我围绕汉语反身代词“他自己”的回指机制开展了系统性的研究训练，并结合香港社会文化参访活动，对语言学研究方法、跨学科研究路径以及语言与社会之间的关系形成了更加深入的认识。这段经历不仅提升了我的科研能力，也进一步明确了未来在语言学及计算语言学方向持续探索的兴趣。
我的主要研究项目聚焦于汉语反身代词的理解机制，具体考察大语言模型（Large Language Models, LLMs）在“他自己”回指判断中的表现。反身代词作为语言中的重要指称现象，其解释涉及句法结构、语义信息和语篇因素之间的复杂互动。与英语反身代词主要受到结构局部性约束不同，汉语“自己”类反身代词具有更强的语境依赖性，其指称不仅受到句法位置影响，也会受到先行语显著性、语义角色以及语篇信息等因素的影响。因此，研究汉语反身代词的理解机制，不仅有助于深化对人类语言认知过程的认识，也能够为考察人工智能语言能力提供重要视角。
在项目开展过程中，我主要负责实验材料设计、数据整理以及后续分析工作。为了考察不同因素对反身代词解释的影响，我们设计了基于“显著性（Prominence）”和“局部性（Locality）”两个维度的实验框架，通过构造不同条件下的语言材料，测试模型在不同线索冲突情况下的回指偏好。其中，局部性主要考察反身代词是否倾向于指向结构上距离更近的先行语，而显著性则关注人物在语境中的突出程度是否会影响模型选择。实验设计过程中，我深刻认识到语言学实验材料构造的复杂性。一句话中的人物关系、信息顺序、动词语义甚至语境长度，都可能改变被试或模型对于反身代词的理解。因此，在材料设计阶段，需要不断检查句子的自然度、控制变量的一致性，并避免语境本身直接诱导某一种解释。
此外，本项目也让我接触并掌握了利用计算方法研究语言现象的新路径。在过去的学习经历中，我更多关注文学文本分析和数字人文研究，而此次暑期研究让我进一步接触计算语言学和心理语言学交叉领域。通过调用不同的大语言模型，并利用实验设计方法分析模型输出，我开始尝试回答一些更深层次的问题：大语言模型是否能够像人类一样利用语言中的结构和语境信息？模型对于反身代词的判断是否体现出类似人类语言加工中的线索整合机制？这些问题促使我逐渐从单纯关注“模型是否答对”转向关注“模型为什么这样回答”，也推动我形成了更加明确的研究兴趣，即探索语言结构、认知机制与人工智能语言能力之间的关系。
在研究过程中，导师和团队成员给予了我大量指导，使我进一步认识到严谨科研训练的重要性。从实验假设的提出，到变量设计、数据处理和结果分析，每一个环节都需要基于理论依据进行细致推敲。例如，在处理实验数据时，我学习使用R语言进行数据整理、统计分析以及模型结果可视化；在分析模型行为时，我尝试结合语言学理论解释实验结果，而不是简单停留在数据描述层面。这一过程提升了我的技术能力，也让我体会到语言学研究需要理论思考与技术方法的结合。
除学术研究外，项目期间组织的香港社会文化参访活动也丰富了我的学习体验。7月10日访问香港廉政公署，使我了解到制度建设、公共治理与社会文化之间的互动关系；7月17日参观香港文化博物馆，让我感受到语言、历史和文化记忆之间的紧密联系；8月7日参观香港立法会，则让我进一步认识到语言在公共事务中的重要作用。立法讨论、政策沟通和社会协商都离不开语言表达，而语言不仅承担信息传递功能，也体现社会关系和制度运行方式。这些参访经历拓宽了我的研究视野，使我意识到语言研究并非局限于抽象的句法结构分析，而是始终与人的认知、社会文化和现实交往密切相关。
回顾整个暑期研究过程，我最大的收获是完成了从语言学知识学习者到科研实践参与者的转变。通过反身代词项目，我不仅掌握了实验设计、数据分析和计算方法，也进一步理解了语言学研究中提出问题、验证假设和解释现象的完整过程。同时，香港中文大学开放、多元的学术环境也让我感受到跨学科研究的重要价值。未来，我希望继续深入学习理论语言学、心理语言学和计算语言学相关知识，进一步探索人类语言理解机制与人工智能语言能力之间的联系。此次暑期研究经历不仅提升了我的科研能力，也坚定了我继续从事语言学研究的方向与目标。
