▶ 操作步骤:
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标记原文 3 类核心信息(用不同颜色标注):
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论点句(如 “本文提出 XX 模型解决 XX 问题”)
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数据 / 案例(如 “实验显示 A 组成功率提升 23%”)
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专业术语(如 “卷积神经网络”“边际成本”)
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禁用 AI 直接改写锚点:降重时锁定这些内容,改用句式重组 + 补充解释(例:原句 “该方法提升效率”→“通过 XX 技术优化,系统处理速度较传统方案加快 40%”)。
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工具辅助:用毕业在线网 AI 降重的 “保留原句” 功能,对锚点段落选择 “仅降重非核心句”,避免误伤。
▶ 案例(降重前后对比):
原句:“深度学习模型在图像识别领域的准确率可达 95%,但计算成本较高。”
降重后(锚点保留):“基于 CNN 的算法在视觉任务中表现优异(Top-1 准确率 95%),不过其参数量级(如 ResNet-50 约 25M 参数)导致部署时需权衡算力资源。”
(核心数据、术语保留,补充细节避免查重)
▶ 重组逻辑 3 步法:
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拆分长段落(超过 300 字):按 “论点→论据→结论” 拆分为 2-3 段,每段聚焦 1 个核心(例:将 “问题 + 现状 + 解决方案” 拆成 3 段)。
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调整段落顺序:
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理论型论文:按 “概念→争议→本文观点” 重组(原:现状→问题→概念 → 改:概念→现状→问题)
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实证型论文:按 “假设→数据→分析” 固定逻辑,避免颠倒因果。
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工具验证:用茅茅虫论文助手的 “结构诊断” 功能,检测段落间的 “因果 / 并列 / 递进” 关系是否断裂,自动标注逻辑断层。
▶ 避坑指南:
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❌ 不要为降重调换 “问题 - 对策” 顺序(如先写对策再提问题)
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✅ 可将 “文献综述” 按 “时间线” 或 “流派” 重组(例:原 “国内→国外” → 改 “传统理论→新兴流派”)
▶ 3 类过渡句模板(附案例):
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因果过渡:
“上述数据表明 XX 现象(承上),其本质原因在于 XX 机制(启下)。”
(应用场景:连接实验结果与理论分析)
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对比过渡:
“尽管 A 方法在 XX 场景有效(承上),但本文针对 XX 限制提出 B 方案(启下)。”
(应用场景:文献批判→自己的创新点)
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总结过渡:
“综上,XX 矛盾的核心在于 XX(总结),后续将从 XX、XX 两方面展开验证(预告)。”
(应用场景:章节结尾→下一章铺垫)
▶ 操作要点:
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锁定论文骨架:
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标题层级(如 “3.2.1 模型构建”)
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论证结构(总 - 分 - 总、问题导向型)
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章节功能(引言→方法→结果→讨论)
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替换血肉内容:
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案例替换:原 “2020 年 A 公司案例”→“2023 年 B 企业数据”(保持论证功能不变)
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句式替换:原 “本文采用 XX 方法”→“研究设计基于 XX 理论框架,具体步骤包括…”
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工具验证:上传降重后论文到66 论文,检测 “结构相似度”,确保章节顺序、标题关键词与原论文一致(相似度>90% 为合格)。
▶ 案例(章节结构调整):
原结构:
3.1 问题提出
3.2 现有方法
3.3 本文创新
调整后(保持骨架):
3.1 行业痛点分析(原 3.1 + 部分 3.2)
3.2 传统方案局限性(原 3.2 剩余内容)
3.3 基于 XX 的优化路径(原 3.3 细化)
(合并重复内容,拆分冗长章节,逻辑更聚焦)
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逐段朗读:检查是否有语义突兀处(如 “因此” 后面接无关结论)
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核心论点验证:用思维导图复现全文逻辑,确保降重后 “研究问题→方法→结论” 链条完整
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术语一致性:用 Ctrl+F 检索核心术语,确保前后表述统一(如 “人工智能” 不要忽而 “AI” 忽而 “机器学习”)
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数据核对:尤其图表中的数值、公式,避免 AI 误改(例:“p<0.05” 被改为 “p<0.5”)
记住:降重的本质是 “翻译”—— 用不同的表达方式传递相同的思想。结构调整的核心是 “梳辫子”—— 让原有的逻辑更清晰,而非为降重牺牲严谨性。毕业季时间宝贵,但这两步马虎不得!
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