第六章：技術可實現性路徑與實驗原型

本章旨在連接理論框架與技術落地，從系統組件、實驗驗證到交互式工具接口，構建一個可運行的語義圖建模與語義漂移檢測平台。

6.1 系統原型架構設計

我們提出的系統由以下四個模塊組成，構成完整語義建模路徑：

A. 輸入管理與預處理模塊

• 支持標準語言輸入與微調變體（Prompt Variants）

• 語法檢查、停用詞過濾、情緒詞識別等工具

B. 嵌入生成與張量分析模塊

• 使用 HuggingFace Transformer 模型（如 RoBERTa、GPT-Neo）

• 輸出嵌入維度為 768 或 1024，採用 SBERT 進行語義距離計算

• 支持語義疊加態展示：同一 token 在不同上下文下的多重張量分布

C. 語義圖構建模塊

• 節點：句法單元或嵌入向量

• 邊：根據語義相似度（cosine）、attention 分布與上下文共現構建

• 圖結構支持局部重繪與增量更新（Delta Encoding）機制

• 採用 PyTorch Geometric 構建動態圖譜，支持實時演化分析

D. 可視化與交互模塊

• 前端可視化採用 Plotly、vis.js 與 UMAP 降維

• 支持聚類高亮、語義漂移路徑追蹤

• 用戶可對輸入進行微調、實時觀察語義圖變化

📌 原型架構圖位於附錄圖 3，展示從輸入到語義圖生成與展示的完整路徑。

6.2 微擾實驗設計：量化“觀察者效應”

為驗證輸入微調對模型語義生成結果的影響，我們設計如下實驗：

實驗目標

• 量化微小輸入變動（Prompt perturbation）在不同語境中引發語義輸出漂移的強度

• 建立“語言干預行為 → 輸出坍移路徑變化”的量化模型

實驗流程

輸入範式設計

度量指標

• 語義距離（嵌入空間餘弦）

• 輸出句法差異

• 聚類偏移（是否跳轉至不同語義團簇）

• 輸出熵（temperature 控制下的漂移強度）

實證參考

• ChatGPT temperature=0 坍縮穩定性達 96%

• Anthropic 憲法 AI 實驗中，約束詞注入使輸出語義漂移達 3.2σ（參見 arXiv:2401.05539）

6.3 可視化接口與工具集成

本研究平台支持以下工具集成與前端操作：

用戶可上傳文本、調整輸入詞語結構，實時觀察語義圖結構遷移，形成交互式研究界面。