2026年5月18日-19日，北京语言大学语言监测与智能学习实验室举行了硕士研究生学位论文答辩会。
5月18日，答辩邀请了中央民族大学赵小兵教授担任答辩委员会主席，北京师范大学胡韧奋教授、北京语言大学岳岩副教授、韩林涛副教授担任答辩委员会委员，朱浩楠、卞艺澄、郭文雅三位同学完成了答辩。
经答辩委员会评议，一致认为以上3位同学皆符合北京语言大学硕士研究生培养要求，同意通过本次硕士学位论文答辩。
朱浩楠同学的毕业论文题目为《大语言模型辅助儿童版新闻改写研究》，导师为杨尔弘教授、杨麟儿副教授。大语言模型的文本改写能力是当前重要的研究问题。论文针对现有儿童版新闻改写缺乏系统维度体系与模型能力评估等问题，该文结合儿童语言风格，从《阳光少年报》及现有研究中总结出能够辅助大语言模型完成儿童版新闻改写的维度体系，并选取涵盖8个新闻类别、共计160篇文本进行标注，构建了研究的基础数据集。在分析儿童新闻特点的基础上，总结了改写策略，据此设计了大语言模型文本改写能力测试实验，设置了3种提示语，分别测试6个大语言模型的改写能力，并利用自动和人工两种方式给出评价结果。最后，从定性与定量角度评测了六个通用大语言模型在文本改写任务中的表现，并对结果进行了分析。该研究为儿童版新闻的自动化改写提供了方法参考与实证依据。
卞艺澄同学的毕业论文题目为《大语言模型的会话含义理解能力评测》，导师为杨尔弘教授、杨麟儿副教授。大语言模型的语用能力评测是当前重要的研究问题。论文面向大语言模型的会话含义理解能力开展评测研究，针对现有评测任务脱离真实语境、缺乏认知层次区分等问题，该文根据会话含义理论设计了评测内容，选取《爱情公寓》作为语料来源进行标注，构建了贴合当代汉语真实语境的评测数据集。基于“检测—理解—解释”的认知层次，设计了“识别—选择—生成”三项会话含义评测任务，选取六个通用大语言模型作为评价对象，采用自动与人工相结合的评价指标，分析了模型在各项任务上的能力表现。最后，从语言、文化、社交三个维度探究了影响大语言模型理解会话含义的关键因素，并对当前主流模型展开分析。该研究为大语言模型语用能力的系统评测提供了任务框架与实证依据。
郭文雅同学的毕业论文题目为《大语言模型中文隐喻能力评测研究》，导师为杨尔弘教授、杨麟儿副教授。大语言模型的语言能力评测是当前重要的研究问题。论文面向大模型的中文隐喻理解与生成能力开展评测研究，针对现有评测缺乏系统框架及隐喻理解与生成任务分离等问题，该文结合中文隐喻特点及大语言模型评测需求，构建了“基础能力—核心理解”两层级的隐喻评测框架。在此基础上，设计了隐喻识别、本体喻体提取、抗干扰能力、隐喻释义生成和隐喻句生成五项评测任务，并构建了相应的评测数据集。最后，评测了五个通用大语言模型在上述任务上的能力表现，对结果进行了分析，并以抗干扰任务为例，设计并验证了思维链提示与定义锚定提示两种优化策略。该研究为中文隐喻能力评测提供了结构化框架与可操作的优化路径。
5月19日，答辩邀请了北京交通大学黄雅平教授担任答辩委员会主席，北京理工大学毛先领教授、哈尔滨工业大学（深圳）张梅山教授、北京语言大学安维华副教授担任答辩委员会委员，安纪元、袁佳欣、宗绪泉、师佳丽、王欣五位同学完成了答辩。
经答辩委员会评议，一致认为以上5位同学皆符合北京语言大学硕士研究生培养要求，同意通过本次硕士学位论文答辩。
安纪元同学的毕业论文题目为《基于大模型的参数化CAD建模研究》，导师为杨尔弘教授、杨麟儿副教授。大模型辅助参数化CAD建模是当前设计领域重要的研究问题，针对现有方法在几何精度、程序可执行性及复杂建模一致性等方面的不足，该文提出了一种逐步求精的参数化CAD建模方法，通过大语言模型后训练及结构化推理，实现了CAD模型的统一生成与多轮编辑，提升了建模几何精度与程序可执行性；同时，提出了一种基于多智能体的复杂CAD建模方法，通过“规划-生成-评估-修正”的闭环流程及多模态建模与评估体系，提升了复杂CAD模型的生成质量与全局一致性；此外，探索了大语言模型空间推理能力的可解释性，通过构建空间推理可解释性数据集与分析框架，揭示了大语言模型内部空间表征的层级结构及其因果作用。该研究为参数化CAD建模的智能化与可解释性提供了新方法与实证支持。
袁佳欣同学的毕业论文题目为《面向科学场景的大语言模型归纳推理能力评测研究》，导师为杨麟儿副教授、杨尔弘教授。大语言模型的归纳推理能力评测是当前重要的研究问题，论文针对现有评测缺乏面向科学场景的系统框架及跨模型、跨策略对比分析不足等问题，该文提出了一个面向科学场景的归纳推理评测框架，围绕生物与化学领域设计了体系化的任务，构建了标准化的评测集和可复用的自动化评测流程，探索了大模型在不同学科归纳推理中的统一评测工作；在此基础上，系统分析了不同推理策略的作用机制与适用边界，从模型类型、任务结构与推理路径稳定性等多个维度展开跨模型、跨策略的对比分析，揭示了当前大语言模型在科学归纳推理任务中的能力边界与内在机制。该研究为科学场景下大模型归纳推理能力的系统评测提供了方法论与实证依据。
宗绪泉同学的毕业论文题目为《中文文本修辞增强的方法研究》，导师为杨尔弘教授、杨麟儿副教授。修辞运用与议论文生成是自然语言处理的重要研究问题，论文针对文章修辞性不足及传统端到端生成模型观点同质化、缺乏论辩能力等问题，该文设计并实现了一种文本修辞增强方法，利用数据增强与模型协同的方式提升中文修辞理解能力，并应用于议论文的生成工作；同时，提出了一个多智能体协同的议论文生成架构，引入多智能体论证机制，通过多轮辩论丰富论据，并借助检索增强生成技术利用外部权威知识库，优化议论文生成结果。该研究为中文修辞增强与高质量议论文生成提供了有效的技术路径。
师佳丽同学的毕业论文题目为《二维排料问题算法研究》，导师为杨麟儿副教授、杨尔弘教授。二维排料问题是智能制造与组合优化领域的重要研究课题，论文围绕大规模混合不规则裁片阵列排料与二维装箱问题布局自动生成开展研究，针对传统方法在大规模混合不规则排料中材料利用率不高及一刀切约束下布局生成合法性与稳定性不足等问题，该文提出了一种面向大规模混合不规则裁片阵列排料的两阶段排料算法，通过周期晶格排料阶段实现单种裁片的高密度排布，再结合空隙损失恢复阶段对剩余空隙区域进行填充，提升了材料利用率；针对带有一刀切约束的二维装箱问题，提出了一种基于逆波兰表达式的序列化表示方法，将排料布局转化为统一的序列化表示，并构建了基于大语言模型的布局生成框架，通过在推理过程中结合约束感知的分层生成策略与拒绝采样及回滚优化策略，提升了模型输出的合法性与稳定性；此外，设计并实现了一套二维自动排料演示系统，实现了裁片格式转换、裁片编辑、自动排料与布局可视化的完整流程。该研究为二维排料问题提供了高效算法与智能化解决方案。
王欣同学的毕业论文题目为《中华传统文化数据资源建设工程实践》，导师为杨麟儿副教授、杨尔弘教授。中华传统文化文本数据资源建设实践是数字人文研究的重要任务之一，针对当前网络开源的传统文化领域语料分布分散且质量参差不齐，以及跨模态诗词创作受控生成效果不佳、单一模型创作能力不足等问题，该文构建了传统文化文本数据筛选流水线，将大模型的分辨能力蒸馏到小分类器上，实现了规模化、低成本地筛选质量相对较高的语料；同时，构建了工作流，将复杂生成任务拆解，优化了受控生成跨模态诗词创作效果。该研究为中华传统文化数据资源建设与智能化创作提供了可复用的工程实践方法。
答辩会上，同学们依次就各自论文内容、研究工作等进行了系统汇报。答辩委员会专家在认真听取报告后，对论文的研究思路、实验设计、数据分析及学术规范性等方面进行了专业点评，并提出了具有建设性的修改建议。同学们针对专家提问作出了答复，充分展现了扎实的专业功底与良好的学术思辨能力。
