ChatGPT与DeepSeek在五大NLP任务中的性能对决：分类与生成能力的跨领域评估

本研究针对大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中的性能差异问题，系统评估了ChatGPT和DeepSeek在情感分析、主题分类、文本摘要、机器翻译和文本蕴含五项核心任务中的表现。结果表明，DeepSeek在分类任务中准确率领先6.73%，而ChatGPT在生成任务中BERTScore微胜0.33%，为LLM的领域适配提供了重要参考。

　　

在人工智能技术席卷全球的浪潮中，大型语言模型（LLM）如ChatGPT和DeepSeek已成为自然语言处理（NLP）领域的明星选手。这些模型在聊天机器人、内容创作等场景大放异彩，但一个关键问题始终悬而未决：面对多样化的NLP任务，究竟该选择哪个模型才能获得最佳性能？现有研究多聚焦单一应用场景，缺乏系统性比较，就像试图用温度计测量血压——工具与需求严重错配。

约旦公主苏玛雅科技大学（Princess Sumaya University for Technology, Amman, Jordan）的Wael Etaiwi和Bushra Alhijawi团队在《Array》发表的研究填补了这一空白。研究人员设计了一套"模型奥林匹克竞赛"，让ChatGPT和DeepSeek在情感分析、主题分类等五项NLP任务中同台竞技。通过严格控制实验条件，采用IMDB、AG News等10个权威数据集，并引入BERTScore等量化指标，确保评估的公平性与科学性。

研究方法凸显三大创新点：首先采用双数据集验证策略，每个任务选取新闻、学术等不同领域的基准数据集；其次设计标准化提示模板，消除人为干预偏差；最后通过混淆矩阵和F1值等多维度指标进行量化对比。特别值得注意的是，所有测试均通过模型官方界面手动完成，最大限度还原真实使用场景。

在情感分析赛道上，DeepSeek展现出"读心术"般的精准度。面对包含中性评价的复杂文本，其准确率（76.0%）显著超越ChatGPT（64.7%），尤其在IMDB影评数据集实现99%的惊人准确率。这种优势源于其对语义层次的精细把握，就像经验丰富的心理学家能准确捕捉微妙情绪变化。

主题分类任务却呈现戏剧性反转。ChatGPT在科学文献分类中展现"火眼金睛"，对计算机科学（CS）类文章的识别准确率达83.3%，而DeepSeek在心理学领域竟交出"白卷"——全部样本误判。这暴露出LLM在专业领域的认知盲区，如同让文学教授解答量子物理难题。

文本摘要和机器翻译的较量堪称"神仙打架"。ChatGPT在Gigaword新闻摘要任务中以71.59%的BERTScore略胜一筹，其摘要如同精炼的新闻标题；而DeepSeek在CNN/Daily Mail数据集展现更强的信息覆盖能力，犹如详实的会议纪要。阿拉伯语翻译测试中，两者差异不足1%，表明主流LLM已突破基础翻译门槛。

最具挑战性的文本蕴含任务揭示了模型的逻辑短板。虽然DeepSeek以69.3%准确率领先，但面对"米老鼠是大型动物"这类三段论推理时，两者都陷入逻辑混乱。这就像聪明的学生死记硬背公式却不懂推导过程，暴露出现有模型在因果推理上的先天不足。

这项研究犹如为LLM领域绘制了精准的"能力地图"。其核心价值在于揭示：没有放之四海皆准的"全能模型"——DeepSeek更适合要求稳定输出的分类场景，而ChatGPT在需要语义柔性的生成任务中占优。这一发现为行业应用提供了明确的选型指南：情感分析推荐DeepSeek，创意写作首选ChatGPT，而翻译场景则可依据对简洁性或完整性的偏好灵活选择。

研究同时指出亟待突破的技术瓶颈：中性语义理解、专业领域适应性和多步推理能力。这些发现为下一代LLM研发指明方向，就像黑暗中的灯塔，指引着人工智能向更精准、更可靠的语言理解迈进。当未来某天，模型能像人类一样把握文字中的每一个微妙暗示，这场始于比较研究的进化之旅，或将彻底改变人机交互的范式。