自然语言处理中的多样性量化综述：动机、对象、场景与方法

摘要背景

近年来，多样性概念在自然语言处理（NLP）领域获得越来越多关注。这源于多重动机：促进包容性、逼近人类语言行为以及提升系统性能。然而，NLP中的多样性研究常采用临时性方法，且与其他已建立理论体系的领域缺乏明确关联。

研究方法

系统检索ACL Anthology过去六年标题含"diversity"或"diverse"的文献，发现多样性量化存在高度专业化且术语不一致的特点。研究提出统一的分类法，从四个维度界定NLP中的多样性度量：为何测量（why）、测量对象（what）、应用场景（where）以及测量方法（how）。

理论框架

采用生态学与经济学领域的统一框架（Stirling, 2007），将多样性度量划分为三个核心维度：

• 多样性（Variety）：系统内不同元素的数量
• 平衡性（Balance）：元素分布的均匀程度
• 差异性（Disparity）：元素间的差异度量

研究价值

通过系统化分析方法揭示领域趋势，推动NLP中多样性概念的规范化建设，增强不同研究方法之间的可比性，为理解多样性本质提供理论基础。