第六章：技术可实现性路径与实验原型

本章旨在连接理论框架与技术落地，从系统组件、实验验证到交互式工具接口，构建一个可运行的语义图建模与语义漂移检测平台。

6.1 系统原型架构设计

我们提出的系统由以下四个模块组成，构成完整语义建模路径：

A. 输入管理与预处理模块

• 支持标准语言输入与微调变体（Prompt Variants）

• 语法检查、停用词过滤、情绪词识别等工具

B. 嵌入生成与张量分析模块

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

• 输出嵌入维度为 768 或 1024，采用 SBERT 进行语义距离计算

• 支持语义叠加态展示：同一 token 在不同上下文下的多重张量分布

C. 语义图构建模块

• 节点：句法单元或嵌入向量

• 边：根据语义相似度（cosine）、attention 分布与上下文共现构建

• 图结构支持局部重绘与增量更新（Delta Encoding）机制

• 采用 PyTorch Geometric 构建动态图谱，支持实时演化分析

D. 可视化与交互模块

• 前端可视化采用 Plotly、vis.js 与 UMAP 降维

• 支持聚类高亮、语义漂移路径追踪

• 用户可对输入进行微调、实时观察语义图变化

📌 原型架构图位于附录图 3，展示从输入到语义图生成与展示的完整路径。

6.2 微扰实验设计：量化“观察者效应”

为验证输入微调对模型语义生成结果的影响，我们设计如下实验：

实验目标

• 量化微小输入变动（Prompt perturbation）在不同语境中引发语义输出漂移的强度

• 建立“语言干预行为 → 输出坍移路径变化”的量化模型

实验流程

输入范式设计

度量指标

• 语义距离（嵌入空间余弦）

• 输出句法差异

• 聚类偏移（是否跳转至不同语义团簇）

• 输出熵（temperature 控制下的漂移强度）

实证参考

• ChatGPT temperature=0 坍缩稳定性达 96%

• Anthropic 宪法 AI 实验中，约束词注入使输出语义漂移达 3.2σ（参见 arXiv:2401.05539）

6.3 可视化接口与工具集成

本研究平台支持以下工具集成与前端操作：

用户可上传文本、调整输入词语结构，实时观察语义图结构迁移，形成交互式研究界面。