以下为我和 ChatGPT 的对话。
我试图让他帮我读【汉语语法 - 百度百科】来总结语法，因为我太懒了。

你能将一段文本描述的定义替换为带有类似树结构的表达吗？

当然可以。请提供你想要转换为树结构表达的文本描述，我可以帮你进行转换。

英语的语法可以表示为主语，谓语和宾语。主语可以是人的名字或是代词。宾语和主语的构成基本相同
。谓语一般来说是一个动词。

{
"语法": {
"主语": {
"人名": null,
"代词": null
},
"谓语": {
"动词": null
},
"宾语": {
"构成": {
"基本相同": null
}
}
}
}

请同时按照正常的语言表达习惯，修改你的回答。如，“构成基本相同”，在上文中指宾语和主语的结
构应相同。

{
"语法": {
"主语": {
"人名": null,
"代词": null
},
"谓语": {
"动词": null
},
"宾语": {
"构成": "宾语的结构与主语相似"
}
}
}

（所以你到底改了什么……）

请使你的回答尽可能严谨、具体，使得一个语法解析器能解析成功。

{
"语法": {
"主语": {
"人名": "null",
"代词": "null"
},
"谓语": {
"动词": "null"
},
"宾语": {
"构成": "宾语的结构与主语相似"
}
}
}

对于你的宾语部分的JSON，可以这么写："宾语":{"人名":null,"代词":null} 。懂了吗？

{
"宾语": {
"人名": null,
"代词": null
}
}

（你咋还全删了呢…………）

请在万分准确的同时也必须保证回答的完整性。再写一遍。

{
"语法": {
"主语": {
"人名": null,
"代词": null
},
"谓语": {
"动词": null
},
"宾语": {
"人名": null,
"代词": null
}
}
}

很好。下面有更艰巨的任务，你准备好了吗？

我总是准备好迎接新的挑战！请告诉我你的任务，我会尽力帮助你完成。

总结一下：

语素
-----
语素是最小的语音语义结合体，是最小的语言单位。语素按音节分类可以分成：
单音节语素
如：土、人、水、风、子、民、大、海。（独立表达一个完整的意思）
双音节语素
组成该语素的两个音节合起来才有意思，分开来没有与该语素有关的意义，双音节语素主要包括联绵字、外来词和专用名词。
A.双声，声母相同的联绵字，如：琵琶、乒乓、澎湃、鞑靼、荆棘、蜘蛛、踯躅、踌躇、仿佛、瓜葛、忐忑、淘汰、倜傥、含糊、慷慨、叮当、蹊跷、玲珑、犹豫。
B.叠韵，韵母相同的联绵字，如：从容、葱茏、葫芦、糊涂、匍匐、灿烂、蜿蜒、苍茫、朦胧、苍莽、邋遢、啰嗦、怂恿、螳螂、桫椤、倥侗、蜻蜓、轰隆、当啷、惝恍、魍魉、缥缈、飘渺、耷拉。
C.非双声叠韵联绵字，如：蜈蚣、蓊郁、珊瑚、疙瘩、蚯蚓、惺忪、铃铛、奚落、褡裢、茉莉、蚂螂、窟窿、伉俪、蝴蝶、笊篱、蹦达、蟪蛄、狡狯、狡猾、蛤蚧、蛤蜊、牡丹、磅礴、提溜。
D.外来词，由汉语以外的其他语种音译过来的词语，如：干部、涤纶、甲克（夹克）、的士、巴士、尼龙、吉普、坦克、芭蕾、哒爹。
E.专用名词，主要是地名、人和事物名称，如：纽约、巴黎、北京、苏轼、李白、孔子、萝卜、菠菜、番茄、红薯。
多音节语素
主要是拟声词、专用名词和音译外来词，如：喜马拉雅、珠穆朗玛、安迪斯、法兰克福、奥林匹克、白兰地、凡士林、噼里啪啦、淅淅沥沥、马克思主义、中华人民共和国。

语素是构成词语的最小语言单位，可以按照音节的组合形式进行分类。主要包括单音节语素，双音节语
素和多音节语素。其中双音节语素可以进一步细分为双声叠韵、叠韵和非双声叠韵联绵字、外来词和专
用名词。另外，多音节语素主要包括拟声词、专用名词和音译外来词。通过这些分类，我们可以更好地
理解语素在构词中的作用和特点。

像上面的回答一样使用JSON。

{"summary":"语素是构成词语的最小语言单位，可以按照音节的组合形式进行分类。主要包括单音节语
素，双音节语素和多音节语素。其中双音节语素可以进一步细分为双声叠韵、叠韵和非双声叠韵联绵字
、外来词和专用名词。另外，多音节语素主要包括拟声词、专用名词和音译外来词。通过这些分类，我
们可以更好地理解语素在构词中的作用和特点。"}

（没毛病，确实是JSON啊……）

你可以这样说："语素":{"单音节语素":null,"双音节语素":{......},"多音节语素":{......}}

{"语素":{"单音节语素":null,"双音节语素":{"双声叠韵":["琵琶","乒乓","澎湃",…],"叠韵":["从容","葱茏","葫

芦",…],"非双声叠韵联绵字":["蜈蚣","蓊郁","珊瑚",…],"外来词":["干部","涤纶","甲克",…],"专用名词":["纽
约","巴黎","北京",…]},"多音节语素":{"拟声词":["噼里啪啦","淅淅沥沥",…],"专用名词":["马克思主义","中华
人民共和国",…],"音译外来词":["法兰克福","奥林匹克",…]}}}

就是这样。下面是：

词
-----
词是由语素组成的最小的造句单位。有两种分类方式：1、按构成方式分单纯词和合成词；2、按词性分为实词和虚词。
构成方式分类……
（此处省略一堆文字）

⚠️请求错误，请稍后重试

一秒后直接给我闪退了。
。。。

由此可见：

• 目前的大模型只是对于自然语言处理比较强，对于比较特殊新颖的工作可能就会翻车。
  至少 ChatGPT 是的。
• 如果经过适当训练，那么准确率还是可以上升的。
• 和模型本身无关：这服务真不稳定啊。。