2025年3月7日，南京大学社会科学处成功举办“AI for HASS”青年学者系列工作坊首期活动。
本次讲座以“顿别别辫厂别别办时代的学术创新：大模型如何赋能文科青年学者？”为主题，邀请南京大学新闻传播学院准聘助理教授马志浩博士担任主讲嘉宾，哲学学院教授顿新国主持，全校十余学院近二百名师生参与活动。
从“词频统计”到“语义理解”：大语言模型的演进与突破
讲座伊始，马志浩以“二十世纪初的大学课堂”为引，对比传统文本分析方法（如词袋模型、词典法、主题模型）的局限性，深入浅出地阐释了大语言模型的核心机制。他提到，基于罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤架构的大语言模型（尝尝惭）通过自监督学习，从海量文本中捕捉语言规律与语义关联，实现了从“机械统计”到“上下文理解”的跨越，弥补传统方法在短文本分析、隐含语义识别等方面的不足。
赋能文科研究：从理论到实践
马志浩通过现场互动和案例分析，展示了大模型在心理学、传播学等领域的应用潜力。例如，通过分布式词典表示（顿顿搁），研究者可利用词向量相似性替代传统词频统计，精准分析社交媒体短文本中的情绪倾向；在叙事结构研究中，大模型可通过语义连贯性分析，量化长文本的“叙事速度”与“迂回度”，揭示其与受众投入度的关联。此外，他分享了利用尝尝惭预测健康感知的研究，通过提取文本特征并训练回归模型，成功预测公众对疾病严重程度的认知。
思考与展望：机器如何成为“思想的共鸣者”？
讲座尾声，现场听众围绕“大模型赋能文科科研”等话题展开了热烈的讨论，顿新国肯定了人工智能在哲学领域的深度融合新思路。马志浩表示：“大模型不仅是工具，更是桥梁。当机器能感知文本背后的情感与逻辑，人文研究将迎来更广阔的共创空间。”
作为“AI for HASS”系列活动的开端，本次工作坊聚焦技术前沿与人文社科的交叉点，为青年学者提供了方法论启示。南京大学社会科学处将持续推出相关主题工作坊，助力构建新型学术生态。
