抽象女的10个特征有哪些

大语言模型的崛起正在迫使语言学界重新思考一个古老的问题：语言的“结构”是否隐藏在词与词的排列之中？数学家Tai-Danae Bradley试图借助范畴论给出一个肯定的答案。

Bradley的独特之处在于，她并非传统语言学家或AI工程师，而是一位深谙抽象代数、拓扑与范畴论的数学专家。她从非常规的切入点进行研究——不是统计语言模型或语法生成树，而是语言的范畴结构。她将词语、短语等语言单位视为范畴中的对象，词与词之间的条件概率关系视为态射（morphism）。

尽管这听起来非常抽象，但范畴论的核心思想正是将不同数学结构“抽象到同一模板”下审视。Bradley的创新之处在于，她将这种理论应用于语言研究。在范畴论框架下，每个词都是一个对象，不同词之间的共现概率就是态射。这些态射不仅仅是存在与否的判断，而是带有数值的概率关系。

Bradley的工作不仅仅是为了建模，更是为了引入新的工具。她将语言形式转化为范畴，这使得几十年来数学家为其他领域开发的工具，如函子、极限、余限和自然变换等，都可以应用于语言研究。

这个重要的发现与语言的建模路线相结合。几十年来，大语言模型一直依靠词的共现频率构建概率图谱，来完成对上下文的建模。它们缺乏结构解释。Bradley的方法用范畴论为这些共现频率提供了一个结构性语义基础。这使得语言的组合能力可以通过态射演算来描述，不再是启发式地胡乱拼接。

语言的组合能力类似于代数中的乘法操作。在范畴论中，态射可以复合形成新的路径，而语言的“句子”正是这些复合态射的产物。更进一步的是，Bradley构造的范畴中，某些词组合后的概率分布可以被视为新的态射产生。这种组合能力正是LLM（大型语言模型）隐含的强项之一。

与传统的语言研究方法不同，Bradley的研究提供了一种新的可能方向：LLM也许并非在“理解”语言，而是在对某种隐藏的范畴结构进行近似模拟。它们不是直接建模“意义”，而是在建模“结构的稳定复合”。这与Chomsky学派的规则生成方法和Harris的分布式假说都有所不同。

Bradley的工作引发了一个长期争论的问题：意义是否可以仅从形式中推导？她的工作隐含地给出了“可以”的可能性。如果范畴结构可以从共现概率中重建，并通过函子转化为有意义的空间结构（如熵），那么语言的“能力”本身就包含了隐性语义。

这也许会开启新的语言研究范式，从统计语言学跃迁到结构语言学2.0。语义不再是解释的终点，而是结构自的副产物。Bradley的研究指出了语言研究的新方向：从“语言如何使用”转向“语言如何复合”。

值得注意的是，Bradley并没有声称这是人脑工作的模型，也没有假设语言的深层结构必须对应结构。她只是指出，从纯粹的语言使用数据出发，某种“结构性构念”的能力已经开始显现。范畴论为这种能力提供了一种可以普适、可比较、可运算的框架。这是数学与语言的真正结合点。