成式语言模型的知识嵌入与层级认知推理框架研究OA

现有生成式语言模型认知理论以统计联结主义为核心,存在知识隐性化、认知表层化、数据与知识割裂化三大缺陷。从认知科学与语言学交叉视角切入,构建“知识嵌入”“层级认知推理”“自适应数据-知识融合”三位一体认知理论重构框架。框架搭建起覆盖句法、语义、语用、认知图式的多维度语言学知识本体,设计“句法解析-语义推理-语用适配”三级认知推理架构,同时引入注意力机制驱动的自适应数据-知识融合模型。基于CoG-LM-2025评测数据集开展多模型对比实验与泛化性测试,结果显示,重构框架大幅提升模型在深层语义推理、复杂空间推理、隐含语用意义挖掘等高阶任务中的性能,认知可解释性评分(满分10分)较基线模型提升2.6分,平均泛化衰减率降至8.3%。研究证实,认知架构的系统性优化为提升生成式模型的结构化推理与可解释性提供了可行路径。