语法精修与文本优化

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Oct 23, 2025更新

本提示词专为文本语法校正与风格优化设计,通过深度分析输入文本的语法结构、用词准确性和逻辑连贯性,提供精准的修改建议和优化方案。它能有效识别并修正各类语法错误、调整不当表达、提升文本流畅度,适用于学术论文、商务文档、营销内容及日常写作等多种场景,帮助用户快速提升文本的专业性和可读性,确保内容表达清晰、规范且符合语境需求。

优化摘要

  • 统一术语为“深度学习模型”,去除“深度学习/深度学习法”“神经网络”等混用表达。
  • 将引用体例统一为作者—年份的中文格式(例:李,2022;陈等,2021)。
  • 修正口语化与不规范标点(如“挺好”“。;”“/”等),使用客观、学术化措辞(如“表现更优”“约为92%”)。
  • 明确逻辑结构:交代研究背景—方法—结果—意义,并对“评审场景”予以学术化表述。
  • 优化对审稿意见的回应语气:强调礼貌、证据导向与限定性表达。

错误详情

  1. 片段:“基于深度学习/深度学习法”

    • 类型:术语不一致/符号使用不当
    • 建议:统一为“基于深度学习模型”;斜杠不用于同义词并列,可直接删改为“基于深度学习模型”。
  2. 片段:“结果挺好”

    • 类型:口语化
    • 建议:改为“结果表明…表现良好”或“实验结果显示…”。
  3. 片段:“准确率约92%”

    • 类型:学术表述不严谨
    • 建议:改为“准确率约为92%”,增加“约为”以体现区间性与客观性。
  4. 片段:“比传统方法好很多”

    • 类型:口语化/不够客观
    • 建议:改为“整体性能优于传统方法”。如无统计检验,避免使用“显著”。
  5. 片段:“引用格式混用:[1]、[2]、(Li, 2022)、Chen 等 2021”

    • 类型:体例混杂(编号制与作者—年份混用,中文标点与英文标点混用)
    • 建议:统一为中文作者—年份格式,如“(李,2022;陈等,2021)”;使用中文全角标点。
  6. 片段:“术语也有‘神经网络’‘深度学习模型’‘深度学习法’不一致”

    • 类型:术语不一致
    • 建议:全文统一为“深度学习模型”,避免同义替换造成歧义。
  7. 片段:“评审场景”

    • 类型:概念模糊
    • 建议:在正文中明确为“学术评审文本(如评审意见与作者回复)的分类场景”,提升可理解性。
  8. 片段:“。;”

    • 类型:标点错误
    • 建议:保留句号,删除多余分号;分号用于并列复句内部分隔,不用于句末叠用。
  9. 片段:“Chen 等 2021”

    • 类型:标点不规范
    • 建议:改为“陈等,2021”;作者与年份之间加顿号/逗号(中文环境下用逗号)。

优化后文本 摘要: 本研究面向学术评审场景中的文本分类任务,构建并评估基于深度学习模型的分类系统。实验结果显示,该模型在实验数据上的分类准确率约为92%,整体性能优于传统方法。研究表明,深度学习模型能够更充分地刻画评审文本的语义特征,为评审流程中的信息整理及作者回应提供支持。

引言: 随着学术交流的数字化发展,评审文本(如评审意见与作者回复)的规模快速增长,亟需自动化方法提升信息提取与管理效率。传统方法多依赖特征工程与浅层模型,难以充分捕捉长文本的语义与上下文关系(李,2022)。近年来,深度学习模型在多种文本分类任务中表现出色,并逐步应用于学术文本处理(陈等,2021)。

基于上述背景,本文提出并评估一种面向评审场景的深度学习模型,用于对评审相关文本进行分类。实验结果表明,该模型在实验数据上的分类准确率约为92%,整体性能优于传统方法。为促进学术沟通的专业性与建设性,我们在应用层面进一步总结了针对审稿意见的回应原则:在措辞上保持礼貌与尊重,在论证上提供可核查的证据支撑,并使用适度的限定性表达以避免过度推断。上述实践有助于在保证学术严谨性的同时,提高作者与评审之间的交流效率与质量。

(参考文献在正文中统一采用作者—年份格式,如:李,2022;陈等,2021)

风格建议

  • 术语与体例
    • 全文统一使用“深度学习模型”;避免与“神经网络”“深度学习法”等混用。
    • 统一使用中文作者—年份的引文格式“(作者,年份)”,多条引文以“;”分隔,使用中文全角标点。
  • 学术表达
    • 用“约为、可能、表明、显示、倾向于”等限定词,避免无统计依据的“显著”“极大提升”等用语。
    • 指标表述尽量具体且一致(如“准确率约为92%”);如有更多指标(F1、召回率等)建议一并呈现并说明评价协议。
  • 结构与逻辑
    • 按“问题背景—相关工作—方法—实验—结果与意义”的顺序展开;每段首句给出主题句,段内使用连接词(例如“此外”“同时”“因此”)增强衔接。
  • 审稿回应语气
    • 建议使用礼貌且证据导向的模版化表达,如:
      • 接受建议:“我们感谢该建议,并已在第X节中补充…该调整使得…”
      • 条件性接受:“我们同意该观点在…条件下成立,并据此在…处做出调整…”
      • 理性反驳:“我们理解评审关切。基于补充实验/理论分析(见附录X),当前做法在…场景下更为适用,因此我们在稿件中澄清了…”
    • 避免情绪化或绝对化表述,优先使用中性、具体、可验证的陈述。

优化摘要

  • 删除夸张与绝对化表述,改为可验证、客观的描述。
  • 规范语法与标点,统一数字与单位表达(如“开尔文”“瓦”)。
  • 调整结构为清晰标题+3个卖点+明确行动号召,便于海报与社媒展示。
  • 消除歧义信息(如“送很多礼”“错过就再也没有”),改为合规、清晰的优惠提示。

错误详情

  1. 原句:“这款智能台灯真的超级好!”

    • 类型:夸张用语
    • 问题:主观程度高,缺乏依据。
    • 修正建议:改为客观功能或体验描述,如“照明舒适、使用便捷”。
  2. 原句:“护眼效果很厉害”

    • 类型:夸张用语
    • 问题:程度词过强,未给出依据。
    • 修正建议:改为中性表达,如“光线稳定,减少眩光,使用更舒适”。
  3. 原句:“学生上班族都适用,买了都说好。”

    • 类型:语法与逻辑
    • 问题:“学生上班族”缺少并列连词;“都说好”属不可验证的从众表述。
    • 修正建议:改为“适用于学生与上班族”,删除主观评价。
  4. 原句:“限时优惠就现在,错过就再也没有!”

    • 类型:夸张与合规风险
    • 问题:绝对化、煽动性强。
    • 修正建议:改为“限时优惠进行中;数量有限,售完为止”。
  5. 原句:“扫码立刻买,送很多礼。”

    • 类型:歧义表述
    • 问题:“很多礼”不明确,易引发误解。
    • 修正建议:改为“扫码购买,享限时优惠”,如需赠品需明确规则与内容。
  6. 原句:“参数:色温2700–6500K,Ra≥95,功率约10W。”

    • 类型:标点与单位规范
    • 问题:破折号“–”不规范;英文单位未汉化;符号混用。
    • 修正建议:改为“参数:色温范围2700至6500开尔文,显色指数不低于95,额定功率约10瓦。”

优化后文本 标题:智能护眼台灯,学习与办公更舒适

卖点:

  • 高显色与可调色温:显色指数不低于95,色温范围2700至6500开尔文,贴近自然光,适应阅读、书写与屏幕使用等多场景。
  • 光线均匀更舒适:优化光学设计,减少眩光,照明覆盖更广,专注不刺眼。
  • 节能稳定:额定功率约10瓦,长时使用更省电,适用于学生与上班族。

行动号召:

  • 扫码购买,限时优惠进行中;数量有限,售完为止。

参数提示:

  • 色温范围:2700至6500开尔文
  • 显色指数:不低于95
  • 额定功率:约10瓦

风格建议

  • 海报场景:标题与三个卖点分区呈现,搭配简洁图标(色温、显色、节能),参数置于底部小字,CTA按钮或二维码区域保持高对比度。
  • 社媒场景:文案控制在短句与要点列表,首屏先给标题与CTA,规格以“参数提示”形式补充,避免长段叙述。
  • 语言规范:尽量使用可验证的描述,避免“最”“超级”“人人都说好”等绝对化用语;保持中文单位与标点统一。
  • 合规提示:优惠信息应有明确期限或规则(如“售完为止”),若涉及赠品,建议明确内容与条件以减少歧义。

优化摘要

  • 将口语化、含糊表达(如“差不多搞定”“数据也还行”“后面再说”“看情况”)改为规范、可执行的表述。
  • 统一称呼与礼貌用语,补充邮件主题、结构化条目,提升专业度与可读性。
  • 明确“已上线范围”“风险点与应对”“量化进展”“下周动作”,避免语义不清与安排不确定。
  • 用数据化措辞替换主观评价,提供完成度与问题状态的量化描述。
  • 优化标点与格式,确保逻辑连贯、信息完整,可直接发送。

错误详情

  1. 原句:“领导好”

    • 问题类型:称呼不当、口语化
    • 说明:口语化且不够正式,易显得随意。
    • 建议修改:“领导您好”或使用具体称谓(如“张总您好”)。
  2. 原句:“‘协作平台二期’这周差不多搞定”

    • 问题类型:语义模糊、口语化
    • 说明:“差不多搞定”缺乏准确状态说明。
    • 建议修改:“本周已完成协作平台二期主要功能上线,整体进度接近尾声”。
  3. 原句:“功能基本上线”

    • 问题类型:范围不清
    • 说明:未说明具体功能与环境。
    • 建议修改:明确已上线模块、环境及覆盖对象。
  4. 原句:“数据也还行”

    • 问题类型:评价不专业、含糊
    • 说明:无监测指标或校验结论支撑。
    • 建议修改:“已完成基础数据导入与校验,关键指标正常”。
  5. 原句:“有些小问题后面再说”

    • 问题类型:语气不当、处理不明确
    • 说明:给人问题被推迟且未纳入计划的印象。
    • 建议修改:“存在若干非阻塞问题,已登记并安排修复与回归测试”。
  6. 原句:“总体还不错,辛苦大家了”

    • 问题类型:口语化、评价不具体
    • 说明:缺乏客观依据。
    • 建议修改:“整体运行稳定,感谢各位的投入与配合”。
  7. 原句:“下周可能开会或者不开,看情况”

    • 问题类型:安排不确定、缺乏行动项
    • 说明:无法指导后续工作。
    • 建议修改:给出明确动作与会议目的,安排具体任务清单。
  8. 原句:整体格式为连写短句

    • 问题类型:结构不规范
    • 说明:缺少主题、条目化说明与结尾礼貌语。
    • 建议修改:增加邮件主题、分条罗列范围/风险/进展/动作,并以礼貌结束语收尾。

优化后文本 主题:协作平台二期本周上线进展与下周工作安排

领导您好:

本周已完成协作平台二期主要功能上线及初步数据校验,系统整体运行稳定。现将上线范围、风险与进展、下周计划汇报如下:

  • 已上线范围

    • 功能:核心模块(如任务协同、消息通知、权限管理等)已发布并可用;非关键模块正在收尾。
    • 环境与覆盖:生产环境已部署,已向内部试点用户开放使用。
    • 数据:完成基础数据导入与校验,关键指标表现正常。
  • 风险与问题

    • 问题现状:已发现若干非阻塞问题(涉及性能优化与边界场景兼容等),均已登记到问题清单并跟进处置。
    • 风险点:试点用户覆盖有限,部分业务场景可能尚未充分验证;数据规模提升后存在性能波动风险。
    • 应对措施:扩大试点范围、持续监控核心指标,安排性能压测与优化。
  • 量化进展

    • 功能完成度:约90%(以二期计划项为基准)。
    • 缺陷情况:未发现阻塞类问题;非阻塞问题已建立清单并进入修复与回归流程。
    • 可用性:核心业务流程已通过初步验证,系统运行稳定。
  • 下周明确动作

    • 问题收敛:完成当前问题清单的修复与回归测试,按日更新进展。
    • 用户侧:组织试点用户进行使用评估并收集反馈,形成改进建议。
    • 评审与验收:召开二期上线评审会,评审通过后输出正式验收报告。
    • 监控与运维:完善告警与监控项,持续观察关键指标并形成周报。

感谢各位的支持与投入。如需进一步信息,请告知。

此致 敬礼 项目组 敬上 (日期)

风格建议

  • 使用明确、客观的表述,避免“差不多”“还行”“看情况”等口语化词。
  • 以数据驱动的方式汇报进度与问题状态,给出完成度、问题类型与处置阶段。
  • 按“范围—问题—措施—进展—计划”的结构撰写,减少跳跃与重复。
  • 采用动宾结构的动作描述(如“修复并回归”“组织评估”“输出报告”),便于落地执行。
  • 保持称呼与结尾礼貌用语统一规范,邮件主题简洁明了。
  • 每项风险配套应对措施,体现预案与责任意识。

示例详情

适用用户

学术研究者与高校学生

用于论文初稿语法体检、摘要与引言精炼;统一术语与引用表述;投稿前全篇润色并出具修改依据;回应审稿意见时优化语气与逻辑。

市场营销与品牌文案

优化广告、海报、落地页与社媒帖文;提炼卖点与行动号召,生成多种风格版本用于多版本对比测试;校对活动文案细节,避免表达歧义。

企业管理者与职场写作者

提升邮件、周报、项目汇报与制度文本的清晰度与礼貌度;突出关键结论与下一步动作;快速得到可直接发送的定稿。

解决的问题

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一键校对全文,自动识别错别字与病句,定位问题并给出可直接采纳修正。
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生成修订稿与对照说明,所见即所得,复制即用,减少往返沟通与审稿时间。
多轮智能润色,循序挖掘深层表达问题,持续提升清晰度与专业度,避免疏漏。
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学术文本严格把关规范与用词,提升投稿可读性与评审好感,降低返修成本。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

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2. 发布为 API 接口调用

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3. 在 MCP Client 中配置使用

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AI 提示词价格
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