教育部：已支持建设30余项关键领域语料库

随着DeepSeek等大语言模型走红，语言文字发展也迎来新挑战、新机遇。当前，语料库建设遇到哪些问题？如何创新中文专业人才培养机制？31日，教育部召开新闻发布会，回应相关热点问题。

新闻发布会现场，袁秀月 摄

语料库建设如何推进？

已支持建设30余项关键领域语料库

“当前以深度求索(DeepSeek)等为代表的人工智能技术创新不断取得突破性的进展，在这个大背景下，国家提出这样一个战略部署，建设新型国家语料库，凸显了其重要性、必要性和紧要性。”发布会上，教育部语言文字应用管理司副司长王晖表示。

他提到，当前很多语料库还处于单一文本模式和领域应用阶段，在建设的理念、技术和方法、规模，以及数据多样性、时效性尤其是与人工智能相结合的大规模应用方面还存在不足，难以满足多元化、动态化尤其是智能化的语言数据需求。

“要立足人工智能时代大背景，突破传统语料库单一文本模式和领域应用壁垒，以大模型训练及性能评测、智能计算为核心，以新质态、多模态、多语言、大规模、全域性为突出特性，为通用领域和细分领域多场景应用及创新发展提供规范、可信、高质量的语言文化语料资源。”王晖说。

《教育强国建设规划纲要》提出，要建设“新型国家语料库”。近日，教育部、国家语委、中央网信办共同印发的《关于加强数字中文建设 推进语言文字信息化发展的意见》也提出，到2027年初步建成国家关键语料库。

教育部语言文字信息管理司司长刘培俊表示，新型国家语料库建设，首先要聚焦“需求”这一关键。在关键学科、重点行业、战略区域、民生期待和社会急需领域，分批建设规范、安全、优质的国家关键语料库。目前，教育部、国家语委已经支持建设了30余项关键领域的语料库。

此外，要以建设语料基础设施为新基建，服务大语言模型以及生成式人工智能等技术前沿创新应用的制高点。目前，教育部、国家语委已经支持布局了五个领域的自主安全可控大语言模型建设项目，下一步将根据需求稳步扩大建设范围，提升建设成效。

如何高质量建好中文专业？

重新定位中文人才培养目标

随着人工智能的发展，高校如何高质量建好中文专业？

广东省委教育工委委员，省教育厅党组成员、副厅长朱建华表示，要重新定位中文人才培养目标。以强化科技教育和人文教育协同为关键措施，重构中文专业人才能力构成，重视创新能力培养，造就有人文情怀、数字素养和科学精神的复合型创新人才。

同时，开展新文科研究与实践，大力推进学科交叉融合发展，以社会实际需求为导向，试点推进数字赋能中文专业建设，推动中文专业与计算机、心理等学科专业交叉融合。

此外，要利用大语言模型等人工智能技术实现个性化学习路径规划，构建人机协同教学范式，提供智能辅导。研究制定涉及交叉学科的大学语文课程体系，支持增设“语言文字+人工智能”核心课程，等等。

北京师范大学党委常委、副校长康震表示，北京师范大学目前正着力推进学科的深度交叉融合。今年北师大结合国家重大战略需求和人才发展的需要，推进文学院与人工智能学院、国际中文教育学院、外国语言文学学院共同合作，推出了“汉语言文学+人工智能”双学士学位培养项目，该计划今年将启动招生。

同时，康震表示，北师大将实施“人工智能+高等教育”的教育教学改革专项“1228计划”，促进10个专业人才培养与人工智能的深度融合，打造20个人工智能赋能教育教学的重点团队，推动20本数字化的教材建设，建设80门深度融合人工智能的智慧课程。未来，将持续重视抓好新文科建设，优化人才自主培养体系，加大科教融汇力度，深化产学研用一体化合作，加快培养适应新技术、新产业、新业态、新模式的复合型人才。

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