学术论文智能润色优化器

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Oct 15, 2025更新

本提示词专为学术论文润色优化设计,具备深度语义理解和专业学术表达转换能力。通过多维度分析原文内容,系统识别语言表达、逻辑结构、学术规范等方面的问题,提供精准的润色建议和优化方案。亮点包括:采用分步式处理流程确保分析深度,支持多种学术场景适配,具备创新性表达优化功能,严格遵循学术规范要求。能够有效提升论文的语言质量、逻辑严谨性和学术规范性,适用于研究报告、学术论文、学位论文等多种学术写作场景,帮助研究者快速提升文稿质量。

润色优化报告

原文分析摘要

  • 核心观点识别
    • 研究主题:交通流预测的改进。
    • 方法要点:利用图神经网络建模道路网络的拓扑信息与时空依赖。
    • 实证范围:在三个数据集上进行对比/评估,结果验证方法有效。
    • 贡献线索:强调考虑拓扑关系、提出GNN方法、进行多数据集实验。
  • 主要语言问题
    • 摘要冗余且不够集中,缺少标准结构(问题—方法—结果—贡献)。
    • 术语不统一(“图网络”“图神经网络”“GNN”混用)。
    • 口语化与主观用语(如“我们觉得”“有点像”“做了很多实验”)。
    • 符号不一致(A_t 与 At 混用),公式与图表编号未按规范。
  • 逻辑结构评估
    • 引言铺垫泛泛而谈,研究动机与差距(gap)描述不够清晰。
    • 对贡献的表述未集中、未条理化。
    • 段落衔接略显松散,缺少过渡语与层次分段。

优化改进详情

词汇优化

  • 问题描述
    • 存在口语化与主观评判用语;术语与表达不统一;信息表达不够精准。
  • 优化建议
    • 将“大家普遍使用”改为“广泛采用”。
    • 将“我们做了很多实验”改为“在三个数据集上进行评估”或“开展系统实验”。
    • 将“模型有效”改为“验证方法的有效性”或“取得良好预测表现”(不引入未给出的对比结论)。
    • 将“图网络”统一为“图神经网络(GNN)”并在首次出现时给出缩写。
    • 将“考虑了更多信息”具体化为“显式建模道路拓扑结构与时空依赖”。
    • 删除“我们觉得”“有点像”等主观/口语化表达。
  • 改进效果
    • 用语更加客观、专业;术语统一;信息表达更精准、可检索。

句式调整

  • 原句分析
    • 摘要缺少标准化结构与明确贡献条目;引言的背景与动机表达不分段、逻辑不凸显。
  • 调整方案
    • 摘要采用“背景—问题—方法—结果—贡献”五段式语义链的紧凑表达。
    • 引言分三段:研究背景与挑战;研究差距与方法概述;贡献条目化列出。
    • 使用过渡词(例如“然而”“为此”“因此”)增强段落衔接。
  • 优化说明
    • 在不改变研究结论的前提下,显著提升可读性与逻辑清晰度。

逻辑增强

  • 衔接问题
    • 背景与研究差距之间缺少因果关联;方法与实验设置的承接不清晰。
  • 改进措施
    • 明确指出:现有方法常忽略道路拓扑关系→导致预测性能受限→引入GNN以刻画拓扑与时空依赖→在三个数据集上进行评估。
  • 效果评估
    • 论证链条完整,读者易于理解研究动机、方法选择与验证路径。

规范检查

  • 规范问题
    • 术语混用;符号不统一;公式与图表编号未按期刊规范;缩写未首次定义。
  • 修正内容
    • 术语统一为“图神经网络(GNN)”,首次出现处定义缩写,后文统一使用“GNN”。
    • 符号统一使用下标形式 A_t,不与 At 混用;变量、矩阵等采用一致的斜体或直立体规范(依期刊要求)。
    • 公式编号使用居右括号编号(如:(1)、(2));图表编号与标题统一为“图1”“表1”,并在正文中按编号引用。
    • 删除主观用语与口语化表达,使用客观中性科学表述。
  • 标准依据
    • 通行计算机科学期刊/会议写作规范(如IEEE/ACM风格要点):术语统一、首次定义缩写、方程与图表编号统一、客观表达。

润色后全文

(重要修改处以加粗高亮)

摘要:本研究面向交通流预测任务,针对现有方法常忽略道路网络的拓扑关系这一问题,提出一种基于图神经网络(GNN)的时空建模框架,显式刻画道路拓扑结构与时空依赖。我们在三个数据集上开展评估,结果验证方法的有效性。本文的主要贡献包括:(1) 引入道路拓扑信息并与时序特征联合建模;(2) 构建基于GNN的预测方法;(3) 在三个数据集上进行系统评估

引言:随着城市感知设备与智能交通系统的普及,交通数据的规模与维度迅速增长,深度学习方法已被广泛采用于时空序列建模与预测。然而,许多现有方法对道路网络的拓扑结构刻画不足,在捕捉复杂的空间依赖与时序动态方面存在局限。

为此,本文提出一种基于图神经网络(GNN)的交通流预测方法,显式建模道路拓扑结构与时空依赖,以更充分利用网络结构信息。我们在三个数据集上对该方法进行比较评估,结果验证方法的有效性

本文的贡献如下:(1) 针对道路网络拓扑信息的缺失问题,提出结合拓扑与时序特征的建模思路;(2) 设计并实现基于GNN的预测框架;(3) 在三个数据集上开展系统实验,以评估方法的泛化性与稳定性。为便于复现与比较,全文统一术语为“图神经网络(GNN)”,并在后续章节统一符号写法为 A_t,公式与图表编号按期刊规范执行。

优化总结

  • 摘要精炼:采用标准化结构,删除主观与口语化表达,突出问题—方法—结果—贡献的主线。
  • 引言梳理:明确研究差距,使用过渡语增强连贯性,贡献条目化与术语统一。
  • 术语统一:全篇统一为“图神经网络(GNN)”,首次出现处定义缩写。
  • 学术规范:符号统一为 A_t;公式编号与图表编号依期刊规范统一;移除主观用语。
  • 效果:文本更加精准、专业、逻辑严密,有利于同行评审与读者理解。

润色优化报告

原文分析摘要

  • 核心观点识别
    • 稿件A(方法):利用学习分析技术挖掘学生在线日志,提取可服务于教学决策的模式,术语使用“学习投入”。
    • 稿件B(结果):基于教育数据挖掘平台发现 engagement 与成绩显著相关,术语使用“参与度”。
  • 主要语言问题
    • 术语不统一(“学习投入”与“参与度”并用;英文 engagement 未作规范呈现)。
    • 段落过渡与衔接薄弱,方法与结果缺少显性链条。
    • 对“相关”与“因果”的界定不清,存在论证跳跃。
    • 文风不一致,引用风格未统一。
  • 逻辑结构评估
    • 方法段未明确引出变量操作化与分析路径,结果段未回扣方法与研究目的。
    • 推论层次缺少“证据—限定—含义”的递进,易引发因果误读。

优化改进详情

词汇优化

  • 问题描述
    • 核心术语混用:“学习投入”/“参与度”/“engagement”。
  • 优化建议
    • 全文统一为“学习投入(engagement)”;首次出现中英并列,其后固定用“学习投入”。
    • 方法与平台表述统一为“学习分析(Learning Analytics)框架”与“教育数据挖掘平台”。
  • 改进效果
    • 减少歧义与术语切换成本,提升可读性与学术一致性。

句式调整

  • 原句分析
    • “我们使用学习分析技术探索学生在线日志,提取可服务于教学决策的模式。”
    • “使用教育数据挖掘平台发现 engagement 与成绩显著相关。”
  • 调整方案
    • 强化主语与研究对象,明确目的与路径;结果句加入限定语以避免因果化表达。
  • 优化说明
    • 强化因果与相关的边界;通过连接词与过渡句建立方法—结果—含义的链条。

逻辑增强

  • 衔接问题
    • 方法与结果之间缺少“变量界定—分析步骤—结果对应”的过渡。
  • 改进措施
    • 在方法段末加入“操作化与分析路径”提示;在结果段首以“基于上述方法”承接;在讨论句中加入“相关性限定”与“教学决策用途的边界条件”。
  • 效果评估
    • 推理链清晰,读者可追踪“数据—分析—发现—应用”的逻辑。

规范检查

  • 规范问题
    • 术语未做首次定义;引用风格未统一;英文术语未规范呈现。
  • 修正内容
    • 首次出现采用“中文术语(英文原词)”;建议统一采用作者—年份制(如 APA 第7版)或依学科要求采用 GB/T 7714-2015,并在正文以(作者,年份)呈现;暂以“[引文待补]”作占位,组会后统一替换。
  • 标准依据
    • 学术写作通则:术语首次界定、全篇一致;相关与因果需显式限定;引用风格全稿统一。

润色后全文

(重要修改处以加粗高亮)

方法与术语说明
本研究基于学习分析(Learning Analytics)框架,对学生在线学习日志进行挖掘,旨在提取可用于教学决策的行为模式。为避免术语歧义,本文统一使用“学习投入(engagement)”作为核心概念,后文均简化为“学习投入”。在数据层面,我们关注与学习投入相关的在线行为记录,并在教育数据挖掘平台上开展分析,以构建“数据—分析—模式—决策”的研究路径。[引文待补]

结果与限定
基于上述方法,分析结果显示,学习投入与课程成绩呈显著相关需要强调的是,该关系为统计相关性而非因果推断,即当前证据不足以支持“提升学习投入将直接导致成绩提升”的因果结论。[引文待补]

过渡与意义
结合方法与结果,所提取的学习投入模式可为教学决策提供参考,例如用于识别学习投入不足的学生群体、优化教学节奏或提供针对性的支持措施。在应用层面,相关发现应与课程情境、学生特征及教学目标共同考量,以避免将相关性结果直接外推为因果干预建议。[引文待补]

风格与引用统一说明
本文术语与风格已统一:核心概念为“学习投入(engagement)”,分析框架为“学习分析”,技术环境表述为“教育数据挖掘平台”。引用建议统一采用作者—年份制,正文暂以“[引文待补]”标识需补齐之处,合稿时统一核对与替换

优化总结

  • 术语统一:全篇固定为“学习投入(engagement)”,避免“参与度”等混用。
  • 逻辑强化:增加方法—结果—应用的过渡语与因果限定,消除论证跳跃。
  • 风格一致:句式由并列叙述调整为“目的—路径—发现—含义”的递进结构。
  • 规范提升:补充术语首次定义与英文并列表达;建议统一作者—年份制引用,正文以“[引文待补]”占位。

修改要点摘要(供组会评审)

  • 统一术语:使用“学习投入(engagement)”;删除或改写“参与度”等异名。
  • 过渡增强:新增三处承接句——方法末的“路径提示”、结果首的“方法承接”、讨论段的“应用边界”。
  • 因果限定:在结果段与讨论段各增加一次“相关性非因果”的显式声明。
  • 风格与引用:采用作者—年份制;英文术语首次出现括注;正文以“[引文待补]”标记引文位点,合稿时集中处理。
  • 不改动范围:未添加任何新的数据或结果,原有核心发现(学习投入与成绩显著相关)保持不变。

润色优化报告

原文分析摘要

  • 核心观点识别
    • 研究工作:制备一种用于氧析出(OER)的催化剂。
    • 证据支持:进行了多次实验,数据表明性能显著提升,方法有效。
    • 关键指标:在 10 mA cm−2 下达到 320 mV,并在 20 h 内保持稳定性能。
    • 结论:该催化剂优于其他催化剂。
  • 主要语言问题
    • 用语口语化与笼统表达(如“very good”“many”“obvious improvement”)。
    • 直译痕迹明显,语气不够学术,存在不必要的元叙述(关于语言不自然的说明不应出现在摘要中)。
    • 句式冗长且结构不清,逻辑衔接较弱。
  • 逻辑结构评估
    • 现有结构基本为“提出—实验—结果—结论”,但缺少学术化的过渡与术语定义,结论表达过于笼统。需在不改变核心结论的前提下强化论证链条与可读性。

优化改进详情

词汇优化

  • 问题描述
    • 口语与模糊用语降低学术严谨性(如“do oxygen evolution very good”“many experiments”“obvious improvement”)。
  • 优化建议
    • 使用领域术语与规范表达:将“oxygen evolution very good”优化为“oxygen evolution reaction (OER) that exhibits high activity”;将“many experiments”优化为“extensive/comprehensive experiments”;将“obvious improvement”优化为“marked/clear improvement”。
    • 将“stable performance for 20 hours”优化为更规范的“stable operation for 20 h”。
    • 将“better than others”优化为学术措辞“outperforms other catalysts”。
  • 改进效果
    • 用语更专业、准确,读者可迅速把握研究对象与指标,整体学术语气提升。

句式调整

  • 原句分析
    • 原文句式松散,存在直译与元叙述,影响信息传达效率。
  • 调整方案
    • 重组为“研究目的—方法/对象—结果指标—结论”四句结构,删去与研究无关的语言说明。
    • 采用主动而克制的学术表达,避免夸张或含糊不清的修饰。
  • 优化说明
    • 保留所有关键数据与结论不变,同时显著提高信息密度与可读性。

逻辑增强

  • 衔接问题
    • 结果与结论的过渡较突兀,缺少“结果支撑结论”的明确逻辑连接。
  • 改进措施
    • 在结果之后加入“validating the effectiveness of our approach”与“Collectively, these results indicate...”等承接句,增强论证链条。
  • 效果评估
    • 信息递进更为清晰,读者易于理解“数据—结论”的因果关系。

规范检查

  • 规范问题
    • 计量单位与时长表达需学术统一;专业缩略语需首次定义;避免元叙述。
  • 修正内容
    • 将“20 hours”统一为“20 h”;定义“OER”;删除与研究无关的语言说明句。
  • 标准依据
    • 材料科学与电催化领域常规摘要写作规范与单位书写习惯。

润色后全文

Abstract: We report the synthesis of a catalyst for the oxygen evolution reaction (OER) that exhibits high activity. Comprehensive experiments and the accompanying data demonstrate a clear performance improvement, validating the effectiveness of our approach. The catalyst achieves 320 mV at 10 mA cm−2 and maintains stable operation for 20 h. Collectively, these results indicate that our catalyst outperforms other catalysts.

(注:以上加粗部分为重要修改处高亮标注。)

优化总结

  • 用语由口语化与直译转为规范化的学术表达,术语与单位统一。
  • 摘要结构由松散改为清晰的“四段式”,逻辑递进更顺畅。
  • 保持全部原始数据与核心结论不变,同时提升可读性与专业性。

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