构式作为语言中形式与意义结合方式超常的特殊语法单位，是观察人类语言认知机制的重要窗口。如何正确理解和运用构式，不仅是语言学研究的核心问题，也为检验大语言模型是否具备类人认知能力提供了可行途径。本研究尝试提出一套系统化的大模型构式理解能力评测方案，以探究大语言模型在构式掌握方面的能力与局限。我们在北京大学中国语言学研究中心现有构式数据库资源（https://ccl.pku.edu.cn/ccgd）的基础上，拟设计四类评测任务：(1) 测试大语言模型是否能把握构式整体语义；(2) 测试大语言模型对特定构式适用场景的判断能力；(3) 测试大语言模型能否区分构式与同形的普通短语结构；(4) 测试大模型能否辨析近义构式或多义构式。评测数据集涵盖了44个代表性汉语构式，涉及15个核心形义特征，包括成分复现、语法错配、省略成分、主观大量、语义错配、修辞、否定义、周遍义、网络用语、负面评价、否定词、疑问词、冗余成分、论元异常、主观小量等。通过典型构式实例驱动的任务建模与评测，本研究旨在揭示大语言模型对汉语构式的理解深度和使用边界。一方面，这项研究将为汉语构式语法的本体研究提供新的实证资料；另一方面，也为大语言模型的能力评测开辟新的维度，对语言认知研究与人工智能发展均具有一定的参考价值。

1. 构式特征表格补充一列代表构式
2. 数据集本身的独特特点
3. 细化任务意图动机
4. 继续扩充数据集，未来考虑（半）自动出题