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作者：庞仙;张袁硕;陈波;赵小兵;
单位：教育部语言文字应用研究所;首都师范大学文学院;中央民族大学国家语言资源监测与研究民族语言中心;中央民族大学信息工程学院;
摘要：本文提出一种基于大语言模型的新词语释义自动生成方法，通过提示学习融合多源信息引导大语言模型直接生成给定新词语的释义。实验结果表明，在零样本设定下，大语言模型能够基于给定的词语、例句和类型信息等生成准确、简洁的释义，在提供示例的情况下（特别是相似示例）生成的释义更准确。此外，本文评估了不同类型新词语的释义生成效果，发现新造词和简略词的释义准确性最高，而外来词的释义准确性较低。在提示信息中融合富含信息的上下文语境，可有效解决新词语释义复杂性问题，新词语的类型信息和上下文学习可进一步增强释义生成效果。
关键词：大语言模型;;新词语;;释义生成;;零样本
基金资助：国家社会科学基金重大项目“多民族语言《十三经》跨学科研究及数据库建设”（22&ZD035）的资助
