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一、引言
在人工智能技术迅猛发展的今天，语料库作为自然语言处理的"燃料"，其规模与质量直接决定着大模型的性能边界。汉语作为世界上使用人数最多的语言，其语料库建设不仅关系到中文信息处理技术的自主创新，更承载着中华文化数字化传承的使命。然而，与国际主流的英文语料库相比，汉语语料库建设虽已取得阶段性进展，却仍深陷"规模不足、质量不均、规范缺失、共享不畅"的多重困境。从语料采集的源头壁垒到加工处理的技术瓶颈，从标准制定的碎片化到生态建设的机制缺陷，这些问题相互交织，共同制约着汉语语料资源价值的充分释放。
二、语料获取：源头壁垒与结构失衡的双重梗阻
语料库建设的根基在于"有料可用"，但汉语语料的获取过程中，历史积淀的先天不足与现实分布的后天障碍形成了双重梗阻，同时语料结构的严重失衡进一步削弱了资源的代表性与实用性。
（一）历史积淀薄弱与数字化程度偏低的先天短板
汉语语料库的建设先天面临着"起步晚、家底薄"的困境。互联网发展初期以英文为主导的格局，使得中文优质内容的数字化积淀远逊于英文------国际主流大模型训练语料中英文占比超过90%，而中文语料的供给量长期难以满足国内大模型的训练需求，部分模型甚至不得不依赖外文语料，这不仅影响模型对中文语义的理解精度，更可能引入西方价值观主导的文化与意识形态偏见。这种历史积淀的差距在学术资源、专业文献等领域尤为突出，许多中文核心知识仍停留在非数字化形态。
更为严峻的是，中文丰富的文化典籍与历史文献的数字化进程举步维艰。我国拥有海量的纸质文献资源，仅国家图书馆就有3700万册藏书，但完成深度数字化处理并向公众开放的古籍数字资源仅有13.9万部，绝大多数珍贵语料仍无法被人工智能模型直接利用。这种低数字化率的问题并非技术层面的单一障碍，更涉及文献整理的专业性、资金投入的持续性等多重因素，使得大量极具价值的历史汉语语料难以进入现代语料库体系，造成文化资源的数字化流失。
（二）资源分布分散与数据壁垒的现实障碍
当代中文语料的分布呈现"散而不聚"的特征，形成了众多难以突破的数据孤岛。中文互联网内容广泛分散于各类社交媒体平台、新闻网站、论坛社区之中，而高质量的专业语料则高度集中在政府机构、学术团体、核心出版社及头部企业手中。出于版权保护、商业利益与数据安全的考量，这些优质语料往往被封闭管理，拒绝对外共享------企业将语料视为核心竞争资产，担心共享会削弱自身技术优势；政府与学术机构的部分数据则因缺乏明确的开放规范，长期处于"沉睡"状态。
这种数据壁垒的存在，使得语料库建设者难以获取全面、系统的资源。以上海交通大学构建的医学语料库为例，其虽包含255亿个token的多语言数据，但在数据采集过程中仍需克服医疗机构数据保密、医学文献版权分散等多重障碍。即便是中央网信办指导发布的中文互联网语料资源平台，集成27个数据集后总量仅达2.7TB，与Common Crawl等国际领先语料库的规模相去甚远，充分暴露了资源整合的难度。
（三）语料结构失衡与代表性缺失的核心缺陷
语料库的科学性关键在于其"平衡性"，即语料能够全面反映语言在不同场景、不同群体中的使用现状。但当前汉语语料库普遍存在"重书面、轻口语，重共性、轻个性"的结构失衡问题。在学界使用率较高的某主流语料库中，当代语料里报刊文本占比高达70%以上，而口语语料占比不足0.3%，部分大规模语料库甚至完全未收录口语语料。这种书面语的过度倾斜，使得模型难以掌握日常对话中的语气词、省略句、方言变体等口语特征，在智能客服、语音交互等场景中表现拉胯。
结构失衡还体现在样本选取的单一化上。许多语料库对现当代作家作品进行全文收录，却未控制单一作者的样本规模------反观英国国家语料库，对单一作者作品最多仅抽取45000词的样本，以保障语料的多样性。此外，方言语料、古汉语语料、少数民族语言的汉语混合语料等"小众"语料严重稀缺，除部分高校专项建设的方言库外，绝大多数通用语料库几乎未涉及这些领域，导致汉语的丰富性无法通过语料库得以完整呈现，也限制了针对特定语言群体的技术研发。同时，语料的时效性更新机制缺失，不少语料库建成后便停止更新，难以反映"内卷""躺平"等新词语的出现与演变，无法满足历时语言研究与动态技术开发的需求。
三、加工处理：质量管控与技术瓶颈的双向制约
原始语料需经过清洗、标注、校验等多环节加工才能转化为可用资源，但汉语自身的语言特性与加工过程中的技术、管理问题，共同导致语料质量难以保障，成为制约语料库价值的关键瓶颈。
（一）低质信息泛滥与清洗技术不足的双重困扰
互联网的开放性使得中文原始语料中充斥着大量低质量内容，给语料清洗带来巨大挑战。网络文本中普遍存在的错别字、语法错误、逻辑混乱内容，以及广告营销、恶意灌水等无效信息，若未得到有效过滤，将直接影响模型训练的准确性。更值得警惕的是，生成式人工智能的普及引发了"语料污染"问题------大模型生成的内容被重新纳入训练语料，其包含的"幻觉"信息与逻辑谬误将形成恶性循环，进一步降低语料库的可信度。
尽管DeepSeek等团队通过数据去重、过滤等技术优化了语料质量，但汉语的特殊性仍使清洗工作面临独特困难。汉语中无明显分词边界的特征，使得分词成为语料处理的首要难题，而"下雨天留客天留我不留"这类歧义句的存在，更增加了语义判断的难度。目前的自动清洗工具在处理中文语义歧义、语境依赖等问题时精度不足，仍需大量人工介入，不仅提高了加工成本，也难以保证处理结果的一致性。
（二）标注规范混乱与专业人才匮乏的核心矛盾
语料标注是赋予语料语言学价值的核心环节，但当前汉语语料标注领域存在的规范不统一、专业度不足等问题，严重影响了语料的可用性与互通性。我国虽已出台《信息处理用现代汉语分词规范》等国家标准，以及《语料库建设导则》等团体标准，但实际应用中仍呈现"各自为战"的局面------北京大学、北京语言大学、山西大学等机构的语料库，在分词方式、词性标记体系、语义标注维度上均存在差异。例如，对于"北京大学"这类机构名，有的语料库将其标注为整体名词，有的则拆分为"北京/大学"进行标注，导致不同语料库难以兼容互通。
标注规范的缺失在命名实体标注、表义字串标注等领域尤为突出。据统计，人名、地名、机构名等命名实体与日期、百分数等表义字串，占测试文本中未登录词总词次数的三分之二左右，但现有规范对这类语料的标注细则缺乏明确说明，导致标注错误频发。同时，专业领域的语料标注面临"高门槛、高成本"困境------法律、医学等领域的语料标注需要标注者具备专业知识，而这类复合型人才极为稀缺。人工标注成本高昂且易受主观因素影响，不同标注者对同一文本的判断差异，进一步降低了标注的一致性与准确性，如对医学术语"占位性病变"的语义标注，临床医生与语言学者可能会给出不同的标注结果。
（三）深加工不足与技术研发滞后的发展短板
当前汉语语料库的加工多停留在分词、词性标注等基础层面，语义角色标注、句法结构分析、语用功能标注等深加工环节明显不足。多数语料库仅能提供词语层面的基础信息，无法满足大模型对深层语义理解的需求，与英文语料库中丰富的语言学标注形成鲜明对比。这种深加工的缺失，使得语料库难以支撑复杂的自然语言处理任务，如机器翻译、情感分析等领域的高级应用研发。
技术研发的滞后是导致深加工不足的重要原因。汉语的语义表达高度依赖语境，"打酱油"既可以表示购买酱油的动作，也可表示"无关紧要"的态度，这种多义性需要结合上下文才能准确判断，但现有技术在中文语境语义建模方面仍不够成熟。此外，多模态语料的加工技术更为薄弱------随着图文、音视频内容的激增，包含文本、图像、语音的多模态语料需求日益增长，但汉语多模态语料的对齐、标注技术尚处于起步阶段，难以实现不同模态信息的有效融合，限制了多模态大模型的发展。
四、规范标准：体系缺失与互通障碍的系统性困境
语料库的价值不仅在于自身质量，更在于其可共享、可复用的特性，但当前汉语语料库建设中缺乏统一的标准体系，导致资源异构化严重，难以形成发展合力。
（一）元数据规范缺失与资源描述混乱的基础问题
元数据作为描述语料资源的结构化数据，是实现语料共享与理解的核心纽带，但汉语语料库的元数据建设普遍滞后。多数语料库对自身的建库时间、语料来源、编码格式、存储方式等基础信息缺乏明确、规范的说明，不同语料库采用的存储与管理方式各异，给数据交换带来极大不便。例如，有的语料库采用XML格式存储，有的则使用自建数据库，两者之间难以直接对接，迫使使用者进行重复的格式转换工作。
国际上已形成都柏林核心集（DC）、文本编码提案（TEI）等成熟的元数据标准，英国国家语料库（BNC）便采用TEI标准进行描述，使得资源可被全球研究者便捷使用。但汉语语料库大多未采用这些国际通用标准，自行制定的元数据规范又缺乏兼容性，导致语料库的描述信息不完整、不统一，使用者难以准确把握语料的特征与适用场景，严重阻碍了资源的有效利用。
（二）行业标准碎片化与协同机制缺失的系统障碍
汉语语料库建设的标准体系呈现"碎片化"特征，缺乏全国性的统一规划与协调。教育部、国家语委、行业协会及各科研机构均出台过相关规范，但这些标准在适用范围、技术要求上存在交叉与冲突，未形成覆盖"采集---加工---存储---共享"全流程的标准体系。例如，教育部发布的《信息处理用现代汉语词类标记规范》与台湾地区的《资讯处理用中文分词标准》存在差异，导致两岸语料库难以互通；而不同行业的专业语料库标准更是各自独立，金融语料库与医疗语料库的标注体系无法兼容。
标准制定的协同机制缺失是导致这一问题的根本原因。目前尚未形成由政府主导、产学研共同参与的标准制定平台，各机构基于自身需求制定标准，缺乏对整体利益的考量。这种碎片化的标准体系不仅造成资源浪费------不同机构重复制定相似标准、开发兼容工具，更使得语料库之间的异构性加剧，无法形成规模效应。即便是上海人工智能实验室牵头成立的大模型语料数据联盟，其影响力仍局限于部分企业与地区，尚未实现全国范围内的标准统一与资源整合。
五、机制保障：版权困境与生态缺陷的深层制约
语料库建设并非单纯的技术工程，更需要完善的政策法规、利益分配机制与共享生态作为保障。但当前相关机制的缺失，使得语料库建设陷入"合规风险高、共享意愿低、价值难释放"的恶性循环。
（一）版权归属模糊与隐私保护的合规难题
语料的版权与隐私问题是制约语料库建设的"达摩克利斯之剑"。我国虽已出台《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，但针对语料使用的具体实施细则仍不明确，法律边界模糊。在语料采集中，如何界定"合理使用"的范围成为核心难题------新闻报道、学术论文等文本的引用限度，社交媒体用户生成内容的使用权归属，以及古籍文献的版权保护期限等问题，均缺乏清晰规定，导致企业与机构在获取语料时顾虑重重，担心引发法律纠纷。
个人隐私保护的要求进一步增加了语料获取的难度。包含个人姓名、联系方式、地理位置等信息的语料，若未进行脱敏处理，将涉嫌侵犯隐私，但汉语中"张三""李四"这类泛化人名与真实人名的区分，以及"北京市朝阳区"这类地域信息的脱敏尺度，均缺乏明确标准。部分语料库为规避风险，选择减少对社会生活类语料的收录，进一步加剧了语料结构的失衡。这种合规风险的存在，使得大量优质语料因"不敢用"而被闲置，严重制约了语料库的规模扩张。
（二）利益分配失衡与共享动力不足的现实困境
语料作为兼具公共属性与商业价值的资源，其共享机制的建立需要合理的利益分配作为支撑。但当前我国语料库建设中，"谁建设、谁受益"的观念根深蒂固，缺乏兼顾各方利益的分配模式。政府与公益机构建设的语料库面临资金短缺问题，难以持续投入资源进行更新与维护；企业投入大量成本建设的专业语料库，因担心数据外流削弱竞争优势，共享意愿极低。这种"各扫门前雪"的局面，导致语料资源无法高效流转，许多重复性建设工作被浪费，而中小企业与科研团队则面临"无料可用"的困境。
尽管深圳、上海等地的数据交易所开设了语料交易专区，上海也启动了语料普惠计划，但成熟的语料交易与授权模式尚未形成。语料的价值评估缺乏标准------如何衡量医学语料与新闻语料的价值差异，如何确定按次授权与永久授权的价格，这些问题均未得到解决，导致语料交易难以规模化开展。此外，语料共享的技术平台不完善，缺乏安全可控的语料共享系统，无法实现"数据可用不可见"的共享模式，进一步降低了机构的共享积极性。
（三）生态体系不完善与支撑能力薄弱的发展瓶颈
汉语语料库建设尚未形成"采集---加工---共享---应用---反馈"的完整生态链，各环节之间缺乏有效衔接。在采集环节，缺乏国家级的语料资源统筹平台，无法实现对分散资源的系统性整合；在加工环节，专业的标注服务机构数量不足，难以满足大规模语料的加工需求；在应用环节，语料库与大模型研发、语言研究等应用场景的对接不够紧密，导致语料的使用反馈无法及时反哺语料库的优化；在人才培养方面，兼具语言学知识与计算机技术的复合型人才稀缺，高校相关专业的培养体系与行业需求脱节，难以支撑语料库建设的技术创新。
资金投入的结构性失衡进一步加剧了生态缺陷。语料库建设的资金多集中于通用语料库与热门专业领域（如医疗、金融），而方言保护、古籍数字化等公益性语料库的资金投入严重不足。国家图书馆的古籍数字化进展缓慢，部分地方方言语料库因资金中断而停止建设，均反映出资金分配的不合理。这种生态体系的不完善，使得汉语语料库建设难以形成持续发展的动力，只能在局部领域取得进展，无法实现整体突破。
六、结语：突破困境的路径展望
汉语语料库建设面临的多重困境，本质上是语言特性、技术发展、政策法规与利益格局共同作用的结果。要破解这些问题，需要从国家战略高度进行统筹规划，构建"政府引导、产学研协同、标准统一、生态完善"的发展格局。在国家层面，应牵头成立国家级语料库联盟，统筹协调古籍数字化、方言采集等重大工程，制定覆盖全流程的标准体系；技术层面，需加大对中文分词、语义理解、多模态处理等核心技术的研发投入，提升语料加工的自动化水平；机制层面，应明确版权归属与隐私保护的具体细则，建立科学的语料价值评估与利益分配机制，搭建安全可控的共享平台；生态层面，需完善人才培养体系，推动语料库与应用场景的深度融合，形成"建设---应用---优化"的良性循环。
汉语语料库的建设不仅是技术任务，更是文化使命。只有突破当前的发展困境，才能构建起规模宏大、质量优良、覆盖全面的汉语语料资源体系，为中文信息处理技术的自主创新提供坚实支撑，让汉语的魅力在数字时代得以充分彰显，提升中文在全球数字空间的话语权与影响力。这一过程虽任重道远，但唯有多方协同、久久为功，才能实现汉语语料库建设的跨越式发展。
七、总结
汉语语料库建设面临多重困境：历史积淀薄弱导致优质语料数字化不足，资源分散形成数据孤岛，结构失衡影响语料代表性；加工环节存在低质信息泛滥、标注规范混乱、深加工技术滞后等问题；标准体系缺失导致资源互通困难；版权模糊与共享机制缺位制约资源整合。破解这些难题需从国家层面统筹规划，加强核心技术研发，完善标准体系与共享机制，构建产学研协同的生态链，以支撑中文信息处理技术创新和中华文化数字化传承。