语言学视角下大语言模型幻觉问题探索

中图分类号：H319 文献标识码：A

一、引言

（一）研究背景

近年来，大语言模型（Large Language Model，LLM）在机器翻译、问答系统、生成式对话、情感分析等下游任务中取得了突破性进展，例如 Deepseek、ChatGPT 等大模型通过在海量数据上进行预训练，获得了丰富的内部知识展现出了出色的上下文理解能力和连贯的文本生成能力，能够处理医疗、法律、金融等专业领域中各类问题[1]。但大部分大模型的训练数据可能包含错误信息和偏见信息，且缺乏实时访问最新信息和根据外部参考验证事实的能力，因此大模型的内容生成不可避免地会出现幻觉现象[2]。

幻觉问题在大型语言模型中广泛存在，已成为自然语言生成领域面临的最大挑战之一。大模型可能自信地输出不准确或虚构的信息，这种潜在的幻觉问题将极大地限制其在实际场景中的应用 , 衍生出法律和伦理风险。例如 , 对文本摘要生成的研究表明，先进模型生成的摘要中约有 30% 存在偏离事实的幻觉问题，严重影响了模型的可靠性和可用性[3]。此外, 幻觉问题广泛存在于几乎所有的自然语言生成下游任务中，如文本摘要、对话生成、机器翻译和数据到文本生成任务等[4]。

然而，尽管已经有研究对幻觉问题进行了一定的探讨，但关于幻觉现象的语言学分析仍然较为匮乏。大语言模型的生成能力往往忽略了语言的深层语法和语义结构，导致它们在生成文本时未能充分理解和遵循语言学的规律。现有研究主要侧重于技术手段上的改进，而对幻觉问题的语言学根源的探讨相对较少。因此，从语言学视角分析幻觉现象，并提出相应的优化策略，成为一个值得深入研究的方向。

（二）研究意义

本研究从语言学的视角出发，分析大语言模型中的幻觉现象，旨在探索幻觉的语言学根源以及如何通过改进模型的语言理解能力来减轻这一问题。在人工智能领域，虽然已有大量关于幻觉现象的研究，但大多数研究侧重于技术层面的改进，如模型优化、数据增强等，较少有从语言学角度深入探讨幻觉现象的研究[5-7]。语言学关注的是语言的结构、语法、语义和语用等方面，本研究试图通过这一视角，揭示大语言模型在处理语言时可能存在的误区，尤其是在语法规则、语义理解和语用推理等方面的不足。

（三）研究目的与问题

本论文的主要目标是从语言学的角度分析大语言模型中的幻觉现象，探讨其产生的根本原因，并提出相应的优化建议。具体研究问题包括：（1）大语言模型生成幻觉的语言学机制是什么？（2）如何基于语言学理论改进大语言模型，以减少幻觉现象的发生？

通过对这两个问题的探讨，本研究希望为理解大语言模型中的幻觉现象提供一些见解，并为大语言模型今后的改进方向提供参考。

二、语言学视角下的幻觉机制分析

大语言模型生成幻觉现象的机制往往与其语言理解的局限性密切相关。幻觉现象不仅是模型生成错误的结果，其背后反映了模型在语法、语义及语用推理方面的缺陷。通过从语法、语义和语用推理三个层面进行分析，可以更清晰地理解幻觉现象的机制。

（一）语法层面的幻觉机制

大语言模型的语法幻觉源于统计范式与人类语言规则体系的根本性脱节。模型依赖表层共现统计，导致三类核心缺陷：主谓一致等形态规则缺失；句法层级解析失效；跨句逻辑断裂。其根源在于人类内化规则系统，而模型仅模仿共现模式，这一矛盾揭示了规则泛化与长程解析的缺陷，为技术优化提供关键路径。

（二）语义理解中的幻觉现象

大语言模型的语义幻觉源于对词义理解的表层化与静态化。其核心缺陷表现为三方面：词汇歧义、逻辑断裂、指代混乱。本质在于模型将语义简化为表层共现，割裂了动态框架整合与逻辑推理协同，为技术

优化指明方向。

（三）语用推理与幻觉的关系

大语言模型的语用脱节源于动态语境整合与深层逻辑连贯性的缺失。核心缺陷表现为：长文本记忆割裂、多轮语境丢失、语用关联表面化。优化需强化语境追踪与推理能力，弥合统计模式与人类认知鸿沟。

三、语言认知对齐的模型增强路径

大语言模型的幻觉现象源于统计范式与人类语言认知的根本矛盾：表层概率拟合 vs 规则与语境的深度整合。本研究基于生成语法、框架语义学及关联理论构建优化框架，通过显化语法规则、动态适配语义及强化语用推理，弥合数据驱动与符号化能力的表征鸿沟。

（一）语法规则的显性化约束

大语言模型的语法幻觉源于统计学习与人类规则内化机制的冲突。针对主谓错误及句法断裂问题，本研究提出分层优化：嵌入生成语法规则强制约束核心结构；引入依存句法树重构复杂句式修正逻辑断裂；通过动态损失函数强化形态- 句法接口控制，提升语法严谨性。

（二）语义框架的动态适配

语义幻觉的抑制需突破词义静态绑定与逻辑断裂缺陷。本研究基于框架语义学提出认知对齐机制：通过动态语义标注激活多义词语境框架；实施术语绑定确保专业表述准确；引入命题逻辑约束抑制语义矛盾生成。

（三）语用学驱动的动态语境建模

大语言模型的语用缺陷源于动态认知脱节，表现为三重脱轨：长程语境断裂、多轮状态丢失、隐含需求误判。优化需通过显式关系标注、状态缓存及关联度评分实现认知对齐。

四、结论

本研究尝试从语言学视角解析大语言模型的幻觉生成机制，发现其核心矛盾在于统计驱动的表层形式拟合与人类语言认知的深层规则内化之间的割裂。具体而言，语法规则的缺失、语义框架的静态绑定及语用推理的断裂，共同导致了生成内容与真实逻辑的偏差。基于生成语法、框架语义学及关联理论，本研究初步探索了规则注入、动态语义适配及语用驱动的上下文建模等优化路径，为平衡模型的生成灵活性与可靠性提供了可能的改进方向。

尽管研究提出了语言学驱动的分析框架，但其实际效果仍需进一步验证。当前方法在跨语言适配性、算力效率及自动化规则生成上存在局限。未来工作可结合神经符号混合模型与轻量化语境追踪技术，探索更贴近人类认知的低成本优化方案。

参考文献

1. 徐月梅 , 胡玲 , 赵佳艺 , 等 . 大语言模型与多语言智能的研究进展与启示 [J]. 计算机应用 ,2023,43(S2):1-8.2. 陈炫婷 , 叶俊杰 , 祖璨 , 等 .GPT 系列大语言模型在自然语言处理任务中的鲁棒性 [J]. 计算机研究与发展 ,2024,61(05):1128-1142.3.Pagnoni A, Balachandran V, Tsvetkov Y. Understandingfactuality in abstractive summarization with FRANK: A benchmarkfor factuality metrics[J]. arxiv preprint arxiv:2104.13346,2021.4. 刘泽垣 , 王鹏江 , 宋晓斌 , 等 . 大语言模型的幻觉问题研究综述 [J]. 软件学报 ,2025,36(03):1152-1185.5. 何静 , 沈阳 , 谢润锋 . 大语言模型幻觉现象的分类识别与优化研究 [J]. 计算机科学与探索 ,2025,19(05):1295-1301.6. 张熙 , 杨小汕 , 徐常胜 .ChatGPT 及生成式人工智能现状及未来发展方向 [J]. 中国科学基金 ,2023,37(05):743-750.DOI:10.16262/j.cnki.1000-8217.20231026.002.7. 文森 , 钱力 , 胡懋地 , 等 . 基于大语言模型的问答技术研究进展综述 [J]. 数据分析与知识发现 ,2024,8(06):16-29.