论文超字数压缩困难？实战用AI高效精简 20%，核心内容不丢失！

论文超字数压缩困难？实战用AI高效精简 20%，核心内容不丢失！

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/dinaxuejie/article/details/146358543

在学术写作中，论文字数限制是一个常见的挑战。当论文字数超过期刊要求时，如何使用AI工具高效精简论文内容，同时保持核心内容不丢失和上下文逻辑的连贯性？本文将通过一个具体案例，展示AI工具在论文精简方面的应用效果。

案例背景

以发表在《Annals of Palliative Medicine》期刊上的一篇文章《Need for inpatient rehabilitation and skilled nursing services in COVID-19 patients post hospitalization: a retrospective cohort study》为例。原文不带参考文献共4200字，需要合理删减到3000字。

这项回顾性队列研究，聚焦新冠患者出院后对住院康复和专业护理服务的需求，为后续资源分配和患者护理提供了重要依据。

AI工具选择与效果对比

经过测试对比，Claude在精简内容的准确判断方面表现最佳，特别是对于需要精简的内容能够做出精准判断。其他AI工具如GPT在内容洞察力方面表现不如Claude。

前言部分精简效果对比

以下是Claude精简后的前言部分：

（原文链接：https://apm.amegroups.org/article/view/106168/html）

Claude的精简建议保留了第一段的统计数据和最后一段的研究目的陈述，删除了与主题关联度不大的疫苗种类和接种情况的描述，同时保持了上下文的连贯性。

相比之下，GPT的修改则存在以下问题：

• 第一段的统计数据被全部删除
• 其他部分的文献支撑论述被删除
• 最后一段研究目的部分被大幅改写，导致原文意思发生改变

结论

通过对比分析可以看出，Claude在精简论文内容方面具有明显优势，能够精准判断需要精简的部分，同时保持核心内容的完整性和上下文的连贯性。这对于科研人员和学术写作者来说，是一个值得尝试的高效工具。