双语语言模型共享语法表征习得研究

论文结构清晰，论证逻辑连贯，从研究问题到方法设计、结果分析及讨论，各部分联系紧密，观点阐述明确。

强项: 实验设计对双语训练数据量和语言暴露顺序进行了严格控制。, 采用了心理语言学领域验证过的结构启动方法评估模型表征。, 使用了BLiMP等标准基准评估模型L2熟练度。, 结果分析使用了线性混合效应模型进行统计检验，并进行了多重比较校正。, 模型训练参数和数据处理流程描述详细，代码和检查点开源。, 承认并讨论了潜在的数据污染问题及其影响。
弱项: 模型规模较小，可能限制结果的普适性（作者已在局限性中说明）。, 语言样本的多样性有限（作者已在局限性中说明）。

论文提供了 Surprisal 曲线、结构启动效应显著性检验结果和 BLiMP 分数变化等定量证据来支持主要论点（如不对称效应的存在、语言相似性的影响、效果出现的时间关联）。证据在文中的论证范围内是充分的，但受限于实验模型的规模和语言样本，结论的普适性受到限制，评价应基于文本所提供的证据本身及其对论点的支持程度。

研究通过受控的双语训练实验来模拟语言习得过程，并利用结构启动方法探测模型表征，这一方法是新颖的。关于结构启动不对称性可能由目标语言特性驱动而非L1/L2地位的解释，也对现有心理语言学理论提供了新的视角。

研究结果不仅深化了对语言模型跨语言迁移和共享表征机制的理解，也为低资源语言模型的训练策略提供了实践指导。同时，其将语言模型作为“模式生物”研究语言现象的方法，为计算语言学和心理语言学的交叉研究开辟了新的途径，具有重要的理论和应用潜力。

强项: 术语使用准确，符合领域规范。, 研究方法（如结构启动效应计算）解释清晰。, 论证过程逻辑性强，易于跟随。
改进点: 无