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A Comparative Approach to Assessing Linguistic Creativity of Large Language Models and Humans

A Comparative Approach to Assessing Linguistic Creativity of Large Language Models and Humans 文章主要内容总结本文设计了一套综合语言创造力测试,旨在比较人类与大型语言模型(LLMs)的语言创造力。测试包含两部分共8项任务,聚焦构词法(派生、复合等)和隐喻语言使用能力,要求参与者生成原创词语或短语。研究对24名19-25岁的非英语母语大学生(英语水平B2及以上)和24个开源LLMs进行了测试,通过OCSAI工具从原创性(Originality)、详尽性(Elaboration)、灵活性(Flexibility)三个维度自动评估,并结合手动分析。结果显示:LLMs在所有评估标准上均优于人类,且在8项任务中的6项表现更优;人类与LLMs的答案独特性差异较小,但人类中“特立独行”的个体更多;手动分析发现,人类更倾向于E-创造力(扩展型创造力,打破语言规则),而LLMs更倾向于F-创造力(固定型创造力,基于规则生成)。文章创新点首次提出综合语言创造力测试:现有研究多聚焦单一维度(如隐喻、新词生成),本文首次设计涵盖构词法和隐喻语言的多任务测试,全面评估语言创造力;系统对比人类与LLMs的创造力类型:明确区分了人类的E-创造力(打破规则)与LLMs的F-创造力(遵循规则),为理解两者语言生成差异提供新视角;结合自动与手动评估
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