喂饭版学术论文大语言模型提示词

📌 ！！！提示词使用说明！！！

这份提示词适用于各种大模型，如 OpenAI GPT-4、Claude、Gemini、ChatGLM、文心一言等。不同平台的响应能力和输出质量会有所差异，因此可以根据具体需求调整提示词的表达方式。

适用平台

• DeepSeek：适合中文学术写作，代码生成。
• GPT-4：适合生成高质量的学术文本，支持长文本输入。
• Claude：擅长处理长篇逻辑推理，适合生成选题报告结构化内容。
• Gemini：适用于跨模态任务，如涉及图像或代码的选题。
• ChatGLM、文心一言：更适合中文学术任务，适配国内用户。

选择指南

• 如果论文目标是 NeurIPS/ACL/ICLR 等国际会议，建议使用 DeepSeek、GPT-4 或 Claude，学术写作能力更强。
• 若为国内期刊或 CCF 会议（如 WWW CCF-A），可考虑 DeepSeek、ChatGLM 或 文心一言，中文表述更自然。
• 涉及代码或实验设计：DeepSeek、GPT-4、Claude 更适合处理技术性内容。

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🧠 额外小 Tips

(1) 让模型遵循学术风格

• 使用“请使用正式学术写作风格”，避免口语化。
• 若需投稿特定会议，可加“请模仿 NeurIPS 论文的写作风格”。

(2) 让模型更聚焦

• 限定参考时间范围（如 ACL 2023, NeurIPS 2023）提升前沿性。
• 指定关键技术（如“Transformer 结构改进”），避免过泛。
• 指定论文目标（如“目标是 A 类会议论文”），使内容更专业。

(3) 让模型输出更符合导师或研究方向

• 若导师偏好“实验驱动/理论分析”，可加“请强调实验方法/理论分析”。
• 若专注某应用（如医疗 NLP），可加“请针对医疗领域的 NLP 任务”。

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选题 prompt

1. 确定研究方向

提示词示例

“我是[计算机视觉/NLP/强化学习]方向的硕士生，我希望研究一个有新颖性、挑战性、且可行的选题。请提供一些前沿的研究方向，并简要解释每个方向的挑战和潜在创新点。”

作用

• 确保选题符合研究领域。
• 聚焦当前前沿，而非成熟问题。

使用方法

• 将方向替换为更具体（如“多模态学习”“VQA”）。
• 让模型列举 3–5 个方向便于比较。

🧠 小 Tips

• 可加“结合 NeurIPS/ICLR/ACL 近两年的论文趋势”。
• 若已有参考论文，可给出标题，基于研究空白提建议。

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2. 生成具体研究问题（Research Questions）

提示词示例

“在[前沿方向]领域，我希望找到一个具体的研究问题，符合‘未被充分研究、有挑战、但有可行解决方案’的标准。请基于[NeurIPS/ACL 近两年的趋势]，提供 3 个具体研究问题，并分析它们的研究价值和难点。”

作用

• 保证问题兼具挑战与可行性。
• 解释研究价值，利于判断是否深入。

使用方法

• 先定方向，再细化问题。
• 可指定关键要素（对抗训练/知识蒸馏/可解释性等）。

🧠 小 Tips

• 基于参考论文的 Future Work 生成问题。
• 让模型比较“相较现有方法的优势”，确保新颖性。

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3. 论文选题报告大纲

提示词示例

“请帮我生成一份论文选题报告，包括以下部分：
1）研究背景；2）研究问题；3）研究意义；4）研究方法；5）可行性分析；6）相关工作；7）预期贡献。
请确保内容简明扼要，每部分 150–200 字。”

作用

• 生成结构化选题报告，避免遗漏关键部分。

使用方法

• 可按导师/学校要求调整大纲。
• 若已有研究问题，可让模型补齐其他部分。

🧠 小 Tips

• 想更详细可要求“每部分 300–400 字，并引用相关论文”。
• 加“请使用专业学术写作风格，避免口语化”。

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4. 评估选题可行性

提示词示例

“我想研究[具体研究问题]，请从可行性角度评估：
• 数据集是否易得？
• 是否需要大量计算资源？
• 现有方法是否有足够的对比基线？
• 该问题是否容易发表？（如是否符合 NeurIPS/ACL/ICLR 论文趋势）”

作用

• 检查数据、算力、对比实验等问题。
• 预判学术价值，避免太冷门或太简单。

使用方法

• 请模型列出潜在数据集（如 COCO、SQuAD）和 baseline。
• 要求“基于近两年顶会论文分析是否容易发表”。

🧠 小 Tips

• 若回答不具体，让模型列出 3–5 篇相关论文并概括。
• 从学术与工业应用两个角度评估。

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5. 生成选题报告初稿

提示词示例

“请基于以下信息生成一份正式的论文选题报告（1000–1500 字）：
• 研究方向：[XXX]
• 研究问题：[XXX]
• 研究意义：[XXX]
• 研究方法：[XXX]
• 相关工作：[XXX]
• 可行性分析：[XXX]
请确保语言流畅、结构清晰，符合学术写作规范。”

作用

• 一次性得到完整初稿，便于修改。

使用方法

• 先分别生成各部分，再整合。
• 可要求“更正式的语言”“增强逻辑性”。

🧠 小 Tips

• 若投 NeurIPS/ACL，可要求“采用会议风格”。
• 面向导师：可“简化表述，突出核心贡献”。

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摘要 prompt

目标：逐句控制摘要（背景→问题→方法→结果→贡献）。

研究背景（引出问题）

提示词

“请用 1–2 句话概述[研究领域]的背景，并突出该领域的核心挑战。例如：‘近年来，[技术/问题] 引起了广泛关注，然而仍然面临 [主要挑战]’。”

研究问题（核心研究目标）

提示词

“请用一句话清晰描述本文研究的问题或目标。例如：‘为了解决 [挑战/空白]，本文提出了一种 [方法/框架]’。”

🧠 ✅ Tips

• 避免“本研究探讨了……”，尽量用主动句。
• 可加“该问题在[应用场景]具有重要意义”。

方法（提出解决方案）

提示词

“请用一句话简洁描述本文的方法，突出核心思想。例如：‘我们提出了一种基于 [技术] 的 [方法/模型]，其核心思想是 [关键创新]’。”

🧠 ✅ Tips

• 不求细节，强调核心方法与新颖性。
• 涉及多部分时可用“该方法包括三部分：A、B、C”。

实验与结果（证明有效性）

提示词

“请用一句话总结实验结果，强调方法优越性。例如：‘在 [数据集] 上，我们的方法在 [关键指标] 上优于现有方法，提高了 [提升幅度]’。”

🧠 ✅ Tips

• 强调具体指标（Accuracy、F1、BLEU 等）。
• 可加“尤其在[特定挑战场景]下表现更优”。

贡献总结（概括论文价值）

提示词

“请用一句话总结论文的主要贡献，使用‘本文的主要贡献如下’句式。例如：‘1）首次提出[创新点]；2）在[任务]上实现[性能提升]；3）提供[数据集/代码/新理论]，促进了[领域]发展’。”

🧠 ✅ Tips

• 使用列点法（1）（2）（3）。
• 理论研究可强调“新的数学证明/理论框架”。
• 保持客观表达（例：“相比现有方法，在[某方面]提升了[具体数值]”）。

【懒人版】一键生成完整摘要

“请生成一篇学术论文的摘要（150–250 字），结构如下：
• 背景：简述研究领域的重要性与挑战。
• 研究问题：明确核心问题。
• 方法：概述方法与创新点。
• 实验结果：总结数据，强调相较基线的改进。
• 贡献总结：用‘本文的主要贡献如下’句式列点。”

✨ 小技巧总结

1. 信息完整（背景、问题、方法、实验、贡献）。
2. 学术语言，避免不确定表达。
3. 强调创新与提升幅度。
4. 提供多版改写比较（“三种不同风格的摘要”）。

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文献综述 prompt

引言（概述背景与重要性）

提示词

“请概述[研究领域]的背景、重要性、基本概念与发展现状。”

📌 小 Tips

• 先全局概述，再展开细节。
• 使用专业术语，并预留引用标记（如 [Author et al., Year]）。

领域发展历程（时间线）

提示词

“请按时间顺序，概述[研究领域]自 X 年至今的重要发展与里程碑，突出关键文献和重大理论变革。”

📌 小 Tips

• 指定时间范围（如 2000–至今）。
• 明确里程碑研究与代表性论文。

主要研究方向（分类讨论）

提示词

“请将[研究领域]的研究方向进行分类讨论。每个方向提供定义、代表性方法与关键文献支持。”

📌 小 Tips

• 强调“分类讨论、代表性文献”。
• 用（1）（2）（3）编号。

关键问题与争议点

提示词

“请总结当前[研究领域]存在的关键问题与学术争议，并列举不同学者观点与相关文献。”

📌 小 Tips

• 至少列举 3 个争议点。
• 做对比讨论：某研究认为…，另一研究指出… 。

研究空白与未来方向

提示词

“请指出当前[研究领域]的研究空白，并预测未来可能方向，说明值得进一步探讨的问题。”

📌 小 Tips

• 结合前述争议与不足明确空白。
• 可提出可能的方法或实验设计。

总结段落（引出研究定位）

提示词

“请对上述综述进行总结，并说明本研究如何在现有文献基础上创新或填补空白。”

📌 小 Tips

• 使用学术化语言，既总结又自然引出后续研究。
• 可提示“引用关键文献”作为论据。

【懒人版】一键生成完整文献综述

“请生成一篇关于[研究领域]的文献综述，要求：
1）引言：背景、概念、重要性与现状（预留 [Author, Year]）；
2）发展历程：按时间回顾关键进展与代表性论文；
3）主要研究方向：分类讨论、代表性方法与关键文献、优缺点；
4）关键问题与争议：至少 3 点并附引用标记；
5）研究空白与未来展望：未解问题、趋势与可采用的方法；
6）总结：归纳综述贡献，并说明后续创新定位。”

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方法 prompt（Methodology）

目标：清晰描述提出的方法、核心思想、数学推导、算法流程与实现细节。

方法概述（Method Overview）

提示词

“请用 2–3 句话描述本文的方法，并突出创新点。例如：‘我们提出了一种新的[方法]，其核心思想是[关键创新]。方法包括[模块A]、[模块B]、[模块C]，分别用于[功能]。’”

🧠 Tips

• 第一句话明确方法名称与目标。
• 第二句介绍关键组成。
• 第三句总结主要优势（如提高召回率/降低计算）。

形式化问题定义（Problem Definition）

提示词

“请使用数学符号正式定义问题，包括输入、输出与目标：‘给定[输入]，目标是学习函数[表达式]，使[优化目标]最优。’”

常用写法示例（LaTeX）

• 数据集：\(D={(x_i,y_i)}_{i=1}^N\)
• 模型：\(f_\theta(x)\)
• 目标：\(\displaystyle \min_{\theta}\ \mathcal{L}(\theta)=\sum_{i=1}^N \ell!\big(f_\theta(x_i),y_i\big)\)
• 约束（若有）：\(\lVert w\rVert_1 \le \lambda\)

🧠 说明：明确输入/输出与优化目标，必要时给出约束以防过拟合。

方法细节（Proposed Approach）

提示词

“请逐步描述方法的核心步骤：1）[模块A] 负责[功能]；2）[模块B] 进行[操作]；3）[模块C] 通过[策略]优化。”

写作建议

• 分模块描述，使用“首先→然后→最后”的顺序。

• 适度加入公式示例：

  • 特征提取：\(h=\phi(x)\)
  • 注意力权重：\(\alpha_i=\dfrac{\exp(e_i)}{\sum_j \exp(e_j)}\)
  • 表示聚合：\(z=\sum_i \alpha_i h_i\)

伪代码（Pseudocode, Algorithm）

提示词

“请根据方法流程生成一段伪代码（Python 风格），并用自然语言描述关键步骤（‘算法 1 总结核心步骤，输入为[输入]，输出为[输出]’）。”

def optimize_function(data, learning_rate):
    for i in range(max_iterations):
        gradient = compute_gradient(data)
        update_params(gradient, learning_rate)
    return optimized_params

配合自然语言说明：如“第 2–4 行通过梯度计算与参数更新实现优化”。

方法与现有工作的对比（Comparison with Existing Methods）

提示词

“请比较本文方法与现有方法，并列举优势。例如：‘与传统[方法A]相比，我们方法将计算复杂度从 \(O(N^2)\) 降至 \(O(N)\)，并提高[指标]。’”

示例对比表（来自第 12 页配图，转为 Markdown）：

方法	计算复杂度	召回率	运行时间
传统方法 A	\(O(N^2)\)	85%	5h
我们的方法	\(O(N)\)	92%	1h

方法可视化（Visualization）

提示词

“请描述一张示意图展示整体框架：输入 → [模块A] → [模块B] → 输出。”

ASCII 流程（示意）

输入 --> 特征提取 --> 处理模块 --> 输出

示例代码绘图（Matplotlib）

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y, label="Proposed Method")
plt.legend()
plt.show()

【懒人版】一键生成完整方法

“请按以下结构生成方法部分：
1）方法概述；2）问题定义（含数学符号）；3）方法细节（含推导）；
4）算法伪代码（含说明）；5）与现有方法对比；6）可视化建议。”

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实验 prompt（Experiments）

目标：验证方法有效性，清晰描述实验设置、对比方法、评测指标、结果与分析、消融实验、误差分析。

实验设置（Experimental Setup）

提示词

“请详细描述实验设置：数据集、预处理、硬件与超参数。例如：‘在[数据集]上实验（训练集 X、测试集 Y）；硬件为[GPU/CPU]；优化器[Adam]、学习率[0.001]。’”

🧠 Tips

• 数据集：来源、规模、划分（如 CIFAR-10：50k 训练 / 10k 测试）。
• 硬件：例 NVIDIA A100 (40GB) + Intel Xeon 64-core。
• 超参：例 Adam，初始 LR=0.001，余弦退火。

对比方法（Baselines）

提示词

“请列出对比方法与特点：‘与[方法A/B/C] 比较；[方法C] 在[任务]上 SOTA。’”

🧠 Tips

• 选择权威/最新方法（如 ResNet-50、ViT-B/16）。
• 引用来源（如“Smith et al., 2022”）。
• 可用表格简列方法与特点。

评测指标（Evaluation Metrics）

提示词

“请列出实验使用的评测指标并解释：Accuracy、F1-score、FLOPs 等。”

指标示例表（来自第 15 页配图，转为 Markdown）：

指标	计算方式	适用任务
Accuracy	正确分类样本数 / 总样本数	分类
BLEU	生成文本与参考答案的相似度	机器翻译
mAP	不同 IoU 阈值下的平均精度	目标检测

实验结果与分析（Results & Analysis）

提示词

“请描述实验结果并分析优势：‘在[数据集]上，我们的方法在[指标]达[数值]，较[对比方法]高[幅度]，证明[改进点]有效。’”

示例结果表（来自第 15 页配图，转为 Markdown）：

方法	Accuracy (%)	F1-score	计算复杂度 (FLOPs)
方法 A	85.2	0.76	5.3G
本文方法	88.6	0.81	3.9G

🧠 说明：结果可配合折线/柱状图；差异需合理解释（如结构改进/正则化等）。

消融实验（Ablation Study）

提示词

“请进行消融：移除[模块A]、仅用[模块B]、完整模型，对比指标变化，说明各组件贡献。”

🧠 Tips

• 聚焦关键模块贡献，确保结论具备因果性。
• 用表格或图表展示。

误差分析（Error Analysis）

提示词

“请分析失败案例并提出改进方向：‘在[场景]下表现欠佳，可能因[原因]；可用[改进方向]优化。’”

🧠 Tips

• 配合失败样例可视化。
• 提出下一步可操作优化（数据增强、结构改进等）。

【懒人版】一键生成完整实验部分

“按以下结构生成实验部分：
1）实验设置；2）对比方法；3）评测指标；4）结果分析（含表/图）；5）消融实验；6）误差分析。”

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结论 prompt（Conclusion）

研究总结（Summary of the Study）

提示词

“总结论文目标、方法、主要发现：‘研究[问题]，提出基于[方法]的方案；在[数据集/任务]验证优于现有方法[幅度]。’”

🧠 Tips

• 只总结既有内容，不引入新信息。
• “解决了什么 + 提出了什么 + 得到了什么”。

研究贡献（Key Contributions）

提示词

“以条列形式总结贡献：‘（1）新方法可有效[目标]；（2）新数据集/评测；（3）SOTA 提升[数值]。’”

示例条列

• （1）提出融合多模态特征的 VQA 模型，提升泛化能力；
• （2）构建零样本 VQA 新数据集；
• （3）多个基准超过 SOTA。

研究局限性（Limitations）

提示词

“客观承认不足：特定场景表现不佳、数据规模有限、计算开销较高等；并给出合理解释。”

常见类型

• 泛化性、计算成本、数据规模。

未来工作（Future Work）

提示词

“围绕局限性提出改进：更高效优化、扩展数据集、引入新技术提升可解释性与稳健性。”

示例

• 计划扩展到跨模态问答；
• 利用更大规模预训练模型。

【懒人版】一键生成完整结论部分

“按以下结构生成结论：1）研究总结；2）研究贡献（条列）；3）局限性；4）未来工作。”

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初稿结构拆解 prompt

目标：结合领域与目标会议，生成高质量初稿结构与写作要点/示例句。

理解研究领域 → 精准输出结构

高级提示词

“假设你是[研究领域]博士生，主题为[具体研究主题]。参考[目标期刊/会议]顶级论文，给出标准论文结构，并详细拆解每部分写作重点。”

小 Trick

• 指定目标会议（NeurIPS/ACL/ICLR/CVPR）以模仿风格。
• 明确论文类型（综述/实证/方法）。
• 结合任务差异（NLP：数据集构造/误差分析；CV：架构细节；ML 理论：数学证明）。

模仿顶级论文行文风格

高级提示词

“请模仿[目标会议]论文风格撰写初稿：语言精炼正式；句式遵循‘主题+方法+结论’；避免冗长句，优先短句。”

小 Trick

• 让模型以短句提升可读性：

  • ❌ In this paper, we propose a novel approach that significantly improves upon previous methods in terms of both efficiency and accuracy.
  • ✅ We propose a novel approach. It improves efficiency and accuracy over prior methods.
    （上例为原文风格示意）

拆解各部分写作要点（附示例句）

高级提示词

“依据[论文结构]逐章节拆解要点，并给出 2–3 句示例文本（如：摘要 5 句话对应五要素；Introduction 强调问题/不足/贡献；Related Work 采用对比分析而非罗列）。”

小 Trick

• 分节生成避免一次性过长。
• 输出示例句更易模仿。

自动生成“论文对比表格”

高级提示词

“列出该领域关键研究，生成表格：| 论文 | 主要方法 | 主要贡献 | 局限性 |（每列 ≤ 20 字）。”

示例对比表（来自第 21 页配图，转为 Markdown）：

论文	主要方法	主要贡献	局限性
Smith et al. (2022)	CNN + Transformer	提高 VQA 模型鲁棒性	计算成本高
Lee et al. (2023)	对比学习	解决视觉偏见问题	仅限小规模数据

提供“审稿人视角的改进建议”

高级提示词

“假设你是 NeurIPS/ACL 审稿人，请评审以下初稿并给出修改建议：创新性是否充分？问题与方法是否清晰？实验是否严谨？”

小 Trick

• 让模型模拟审稿人多次出具意见，提早发现主要修改点。

【懒人版】一键生成完整初稿

“请基于 NeurIPS/ACL/ICLR 的论文风格，撰写关于[研究主题]的论文初稿。
要求：结构符合目标会议格式；语言精炼；相关工作用对比分析；方法含数学公式；结果含 SOTA 对比表；并附审稿人视角的改进建议。”

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投稿选刊提示词

结合论文内容精准推荐目标期刊

高级提示词

“你是学术期刊编辑。请基于论文内容推荐 3–5 个期刊，并综合：scope 匹配度、是否有近似论文、影响因子、审稿周期、录取率、页限/Open Access 等，并逐一给出理由。”

小 Trick

• 对照 scope 避免错投。
• 必须给出理由而非只列名称。
• 多个候选便于对比。

示例输出

1. ACL (Association for Computational Linguistics)

   • 适合：大模型在 VQA 泛化，与 ACL 近年趋势一致。
   • 难度：顶会，录取率约 20–25%。
   • 审稿周期：≈3 个月。
   • 理由：近年强调多模态学习，契合方法定位。

2. Pattern Recognition (Elsevier)

   • 适合：偏计算机视觉与深度模型优化。
   • 影响因子：7.196
   • 审稿周期：4–6 个月
   • 理由：应用导向，相对顶会更易中。
     （示例为原文中的展示风格）

预测目标期刊的“潜在录取率”

高级提示词

“请基于论文内容，预测在[期刊/会议]的录取概率并说明影响因素：新颖性是否足够？实验是否强？是否契合该刊偏好（如 transformer）？”

小 Trick

• 结合热点判断适配度（例如 Transformer 主题对 NeurIPS/ICLR 更友好）。
• 指出可能拒稿理由以便提前改进。

示例输出

“适合 ACL，成功率约 25–30%。可能拒稿原因：仅较 SOTA 提升 1.2%；消融不充分，缺少不同 loss 的对比。”
（表述源自文中样例风格）

分析目标期刊的“热点趋势”

高级提示词

“请分析[目标期刊/会议]过去 3 年的趋势，列最受欢迎方向；判断论文是否符合趋势，并给出提升录取率的调整建议。”

小 Trick

• NeurIPS 近年关注可解释性 AI、大模型蒸馏；ICLR 强调自监督学习。
• 若不契合热点，可调整实验或方法表述以贴合趋势。

示例输出

“若能加入‘如何提升大模型可解释性’的实验，NeurIPS 录取率或提升。”

给出“投稿踩坑指南”

高级提示词

“请列出[目标期刊/会议]常见拒稿原因，并给出规避建议。”

小 Trick（示例）

• NeurIPS/ICLR：创新性不足、消融不充分。
• ACL：分析不足、数据集太小 缺普适性。
• Nature/Science：不够 groundbreaking。

提供「Plan B 选刊策略」

高级提示词

“若未中[目标会议]，请推荐 3 个备选期刊/会议，并说明优缺点。”

小 Trick

• 顶会失败 → 转投 IF ≥ 5.0 的期刊；再不行转 IF 2.0–3.0 降低难度。

示例输出

“若未中 ACL，可考虑：
• Computational Linguistics（IF≈4.2）：适合扩展理论分析；
• IEEE T-Affective Computing（IF≈3.8）：适合强调情感计算部分。”

【懒人版】一键生成选刊建议

“请基于以下论文内容，提供最合适的投稿期刊分析，包括：
• 推荐 3–5 个最匹配期刊（附 scope、IF、难度、周期与理由）；
• 预测录取概率与可能拒稿原因；
• 结合近 3 年热点判断契合度并给出优化建议；
• 列常见拒稿理由与规避方案；
• 若被拒，给出 Plan B 并说明优缺点。”