國立中山大學 外國語文學系

Language Learning and Understanding for AI Scientists and Linguists

(LLU 2026)

2026年11月11-12日

中央研究院語言學研究所（ILAS）與日本國立國語研究所（NINJAL）

會議網站：https://www.ling.sinica.edu.tw/LLU2026/

人工智慧（AI）與大型語言模型的快速發展，正持續改變語言研究的面貌。來自計算工程與語言學領域的學術及應用合作，也需要更為密切的溝通與交流。由中央研究院語言學研究所（ILAS）與日本國立國語研究所（NINJAL）共同主辦的LLU 2026會議，旨在針對語言的習得、表徵與理解等研究與應用，促進跨領域交流對話。誠摯邀請來自語言學、認知科學及AI學者共同參與交流研究方法、概念及成果的討論，主題包括但不限於以下議題：

- 人類與大型語言模型如何理解語言

- 人類與AI的習得和學習語言歷程

- 人類語言的認知與AI模型的行為機制

- 語言表徵是否/如何能透過計算模型呈現

投稿資訊：

摘要以PDF格式提交，長度以兩頁為限，請於 2026 年 6 月 30 日前寄至：
ai.linguistics.workshop@gmail.com

 

研究成果展示：

三個國家級語言及語言學研究機構將展示研究成果。

• 萊布尼茲德國語言研究所（德國）
• 中央研究院語言學研究所（臺灣）
• 日本國立國語研究所（日本）

特邀講者：

• 陳柏琳（國立臺灣師範大學）：Advances and Challenges of Automatic Spoken Language Assessment and Feedback
• Yasuhiro Kondo（青山學院大學）：Does AI See Like We Speak? The Egocentric-Allocentric Axis in Vector Spaces
• Yohei Oseki（東京大學）：Large Language Models in Computational Psycholinguistics
• Andreas Witt（萊布尼茲德國語言研究所）：Artificial Intelligence for Language: Text-Structures-Humans

聯絡：劉小姐 (ai.linguistics.workshop@gmail.com)

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• LLU2026-Call_for_papers_2_0520