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用过的对齐工具里较好的是ABBYY Aligner和TMXmall：https://www.tmxmall.com/aligner/home 两者都不免费。

GPT 4o标注效果应该很好。

“纠正”不敢说，也仅是一个建议，供您参考。

目前来看，用ChatGPT识别和标注6种及物性过程，效果很好。不妨一试。

感觉BNC的数据在其中有些多余。 直接用A比C即可。C需要再进一步扩充。 至于选前100还是前200，没有一定之规，可在显著主题词中自行梳理，尝试得知。 语料库中的keywords，一般不译成“关键词”，而是译成“主题词”

底层就是用正则表达式匹配，然后替换删除。 我们做的Detagger也是这个原理，只是在正则表达式基础上加了个界面，以方便不熟悉正则表达式的同行。

您讲得很有道理。 这个不光是国内，国际语言学界也存在类似情况。在可能情况下，我们应尽量严谨。

您看看我们开发的Detagger是否符合您的要求？ https://corpus.bfsu.edu.cn/TOOLS.htm

贺老师的建议完全正确。 为让操作更加友好，我编写了个小程序BFSU Bilingual Alignment Keeper。这样，便不会因分词或词性标注破坏已完成的文本对齐。请帮忙测试。有问题我再完善。 https://corpus.bfsu.edu.cn/BFSU_Alignment_Keeper_beta.zip 因为是新开发的工具，杀毒软件会报木马，请添加信任即可。

BFSU Logistic Regression Tool: performs logistic regression on user-provided datasets. Readme for BFSU Logistic Regression Tool The BFSU Logistic Regression Tool performs logistic regression on user-provided datasets. Accepted file formats include Excel (.xlsx), CSV (.csv), and Text (.txt)...

WordSmith对非英语的文本编码应该是要求utf-16的。

《语料库语言学》杂志2023年第2期全文下载。北京外国语大学中国外语与教育研究中心主办。https://corpus.bfsu.edu.cn/Corpus_Linguistics_2023_Vol_10_No_2.zip

《语料库语言学》杂志2023年第1期全文下载。https://corpus.bfsu.edu.cn/Corpus_Linguistics_2023_Vol_10_No_1.zip

https://corpus.bfsu.edu.cn/CorporaAZ.htm 语料天涯Corpora A-Z 大语言模型LLMs A-Z 语料库语言学家及团队Corpus Linguists and Research Groups A-Z

谢谢您的反馈。我们又重新做了一版，请您再试试： https://corpus.bfsu.edu.cn/Detagger2.zip

请不要在本论坛发表与语料库语言学不相干的言论。

的确如您所讲，每个人写的prompt可以风格不一样，只要效果好即可。 我们设置这个页面，就是欢迎大家上传个人自己的prompts。这是个开放平台。 大家点击去可以看到+add new prompt。 我们只是开个头，抛砖引玉。

谢谢您的问题。 我们的观点基本没变。 我们现在提倡的是LLM-assisted corpus linguistics，大模型能做很多以前做不了的事情，可以成为我们的科研助理，但整个研究还应由人来主导。我已在近期的图书和论文中谈及这一“人机协同”模式。

应该录用通知已发，我周围的一些朋友已经收到录用通知了。 这次会议的拒稿率应该比较高。

https://promptbank.unipus.cn