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本提示词旨在根据用户提供的具体研究主题、学科领域及研究深度,生成符合学术规范、结构严谨且具有研究价值的论文题目。它适用于学者、研究生及需要撰写学术论文的用户,能有效帮助用户聚焦研究方向,激发研究思路,产出高质量的题目建议。
方法应用式题目:面向中文多领域长文档的多粒度RAG问答系统:融合段落—知识图谱—表格检索与跨编码器重排序的算法实现及可复现实验评估(基于HotpotQA-zh与自建法条语料,比较BM25、稠密与多向量检索,并以答案可验证率、来源覆盖率与Faithfulness为核心指标)
关系探讨式题目:检索召回—生成一致性对多跳推理与幻觉抑制的影响:基于BM25/稠密/多向量检索与跨编码器重排序、对比学习和知识蒸馏的中文RAG系统实证研究(含引用可溯源性与跨粒度知识源贡献分析)
假设验证式题目:多向量检索与跨编码器重排序结合在中文多跳RAG中的有效性:对比学习与知识蒸馏框架下提升答案可验证率、来源覆盖率与Faithfulness的实验性假设检验(HotpotQA-zh与法条数据集的可复现实证)
以下为基于所述研究主题、对象与方法精确拟定的三类学术写作题目备选:
关系探讨式题目 反馈强度与使用频率对生成式AI写作助手在城乡八年级语文写作中的作用:对写作质量、语法复杂度、词汇多样性、元认知策略与学习动机的影响及性别与家庭教育资源的调节——一项为期12周的分层随机对照准实验混合方法研究
问题式题目 生成式AI写作助手能否在城乡初中语文写作教学中同时实现有效性与公平性?基于八年级学生、不同反馈强度与使用频率的12周分层随机对照准实验及访谈—课堂观察的交叉验证
陈述式题目 生成式AI写作助手在城乡初中语文写作教学中的效果与公平性评估:以八年级为对象的12周分层随机对照准实验与质性三角验证之混合方法研究(量化指标含写作评分、语法复杂度与词汇多样性,遵循数据隐私与知情同意伦理)
以下为按题目类型分类的候选学术题目,已嵌入数据源、方法与评估指标,便于方法可检验与结果评估。
关系探讨式题目
方法应用式题目
陈述式题目
将“模糊主题”快速转化为可落地、可评审、可发表的学术写作题目。通过让 AI 以评估与测评专家的视角工作,基于用户给定的学科/主题与目标语言,生成聚焦清晰、变量明确、方法可行、表达规范的题目建议;同时对题目的可评估性与学术适配性进行把关,兼顾多语种学术表达与学科常用引用风格。帮助学生与研究者在选题阶段迅速定向,缩短开题—写作—投稿周期,减少返工与退稿风险,并提升导师/评审通过率与命中率。
快速确定论文选题与研究边界,获得关键词、方法建议与题目备选清单,高效率完成开题与文献综述准备。
批量生成方向对齐的题目库,为学生分配课题,按可行性与创新度初筛,节省指导与评审时间。
针对课程目标自动产出作业与期末论文题,匹配不同难度层级,附检索词与评价维度,提升教学一致性。
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