为深化与北京大学的校际学术合作，借力优质科研资源推进“语言+智能”交叉学科建设，夯实语言学与人工智能研究基础，7月1日下午，语言智能学院成功举办“北大专家谈语言智能”系列学术讲座。本次讲座特邀北京大学计算语言学研究所副所长詹卫东教授作题为《语言学知识驱动的评测数据合成》专题分享，全院师生代表及浙江工业大学师生代表到场聆听学习。本次讲座由语言智能学院俞佳副教授主持。

讲座伊始，詹卫东教授以大历史观梳理学科发展脉络，系统对比语言学四大范式与人工智能70年演进历程。语言学历经语文学、历史比较、结构主义、生成语言学四个阶段，乔姆斯基提出的递归生成理论至今占据主流；人工智能则划分为符号规则、统计学习、深度学习三阶段。他剖析两条路径优劣：传统语言学推导透明、可解释，但规则例外多、泛化能力弱；大模型依托海量文本泛化性强，却是不可解释黑盒，仅学习表层外部语言，无法触达人脑先天“内部语言”，二者优势互补是未来核心方向。同时他提出全新学术标准，在观察、描写、解释充分基础上增加“生成充分”，强调语言理论需生成正负样本完成工程检验。

讲座核心展示团队自研SpaCE空间语义评测体系。研究将机器空间认知拆解六大层级任务，首创“异形同义”认知概念，揭示方位视角带来的隐性语义一致现象，这是纯数据模型难以捕捉的认知盲区。团队依托知识库自动生成上万道空间推理试题，早期主流模型测评不足40分，融入亲属社会常识后性能明显提升；团队还借助游戏引擎搭建三维仿真场景，探索多模态语言评测新范式。

互动交流环节，师生围绕智能因材施教、空间表达跨语言差异、理论工程转化、数据集研发等问题踊跃提问，詹卫东教授逐一细致作答，现场研讨氛围热烈。

俞佳总结发言，他表示本场讲座打通人文理论与AI工程壁垒，重新定位大模型时代语言学的独特价值，为校内交叉学科研究提供新思路。

本次讲座拓宽了师生在语言智能领域的学术视野，为我院语言学、人工智能交叉学科的教学、科研与数据集研发工作提供了切实可行的实践思路，有力推动学院语言智能相关研究持续向前发展。

下一步，语言智能学院将持续常态化开展高水平学术交流活动，持续汇聚顶尖专家学术资源，深耕“语言+智能”交叉融合赛道，持续推进新文科交叉学科建设，不断提升学科建设水平与复合型人才培养质量，助力学院学科高质量发展。