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Deepseek喂饭指令⼀周搞定SCI

论⽂

1.标题(Title)

指令：提供研究的核⼼内容、关键词和创新点。⽣成能够精准概括

研究内容的论⽂标题

⽰例：“请帮我⽣成⼀个关于‘基于Transformer架构的多模态情感

分析模型研究’的论⽂标题，要求简洁且突出创新。”

指令细化：除了核⼼内容，还可根据⽬标期刊的⻛格偏好（⽐如倾

向于呈现研究过程的“研究型标题”，或者直接点明研究成果的“结

论型标题”）来创作标题。

⽰例：“请帮我⽣成3个备选标题，要求：

1.包含关键词‘Transformer’‘多模态融合’‘情感分析’；

2.突出创新点‘引⼊对抗训练增强模型鲁棒性’；

3.符合《IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachine

Intelligence》的标题⻛格(严谨、突出技术贡献)。”

2.摘要(Abstract)

指令：提供研究的背景、⽬的、⽅法、结果和结论的简要描述。

⽰例：“请帮我写⼀个摘要，内容包括：

1.背景(社交媒体发展使多模态情感分析需求增⻓)；

2.⽬的(构建更精准的多模态情感分析模型)；

3.⽅法(基于Transformer架构进⾏多模态数据融合，采⽤对抗训

练优化模型)；

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4.结果(模型在多数据集上准确率显著提升)和结论(模型具有良好

应⽤前景)。”

指令细化：明确规定摘要各部分内容的字数占⽐（例如背景占

20%、⽅法占30%、结果占40%、结论占10%），使摘要内容更

具结构性和规范性。

⽰例：“请帮我写⼀个300词的摘要，要求：

1.背景：当前多模态情感分析模型在复杂场景下性能受限；

2.⽅法：利⽤Transformer的⾃注意⼒机制融合⽂本、图像和语⾳

模态，结合对⽐学习增强特征表⽰；

3.结果：模型在跨领域数据集上F1值提⾼35%，泛化能⼒增强；

4.结论：该⽅法为多模态情感分析提供了有效途径。”

3.关键词(Keywords)

指令：提炼出与研究紧密相关的核⼼术语,反映研究的关键领域、

主要⽅法以及应⽤场景等重要⽅⾯。

⽰例：“请帮我列出5-6个关键词，涵盖深度学习、多模态、情感

分析、Transformer和对抗训练。”

指令细化：避免与标题完全重复，全⾯覆盖研究所属领域、采⽤的

技术⼿段、应⽤的实际场景等多个维度。

⽰例：“请从以下内容中提取5个关键词：⾃然语⾔处理、计算机

视觉、跨模态学习、注意⼒机制、情感识别。”

4.引⾔(Introduction)

指令：详细阐述研究开展的背景信息，当前存在的问题，研究的具

体⽬的以及研究成果的重要意义。

⽰例：“请帮我写⼀个引⾔部分，内容包括：

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1.社交媒体数据爆发式增⻓带来的情感分析需求；

2.传统情感分析⽅法的局限；

3.Transformer架构在多模态融合中的优势；

4.本研究的⽬的和创新点。”

指令细化：按照特定的逻辑脉络（如“领域现状-现存问题-研究

应对策略”）来组织引⾔内容，使其逻辑更加清晰、层次更加分