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【Prompt】使用提示词让大模型润色文本-增强可读性-提升写作效率 #BV# 若视频不清晰请点击此处观看原视频 缘由 用大模型用久了，总想着做点什么来提升效率。前前后后改了好多版，做了个润色prompt出来。现在分享给大家使用。 需要特别指出的是，建议尽量避免使用 Deepseek-R1 模型，因为该模型幻觉率较高，容易生成与主题无关的新内容。 根据测试，效果最佳的模型为 ChatGPT-4.5，其高情商和出色的指令执行能力与此 Prompt 搭配时表现尤为优异。不过，该模型在某些场景下存在额度限制，并在长时间使用后可能出现不稳定情况。与此同时，Deepseek-V3 以及其他 ChatGPT 模型也展现了不俗的表现。 快捷使用方式 为了方便大家快速体验这个Prompt，我把这个prompt配置到了支付宝百宝箱里面模型是 Deepseek-V3 。请点击此链接并使用支付宝扫码登录。 使用方法非常简单：直接发送需要润色的文本，每次建议发送字数保持在 300 至 400 字之间。 Prompt详细使用方法 本 Prompt 的主要功能包括： 改善文本的拼写、语法和逻辑结构； 采用科学写作风格对文本进行润色； 简化冗长句式并删除多余内容； 把英文文本翻译润色成中文； 稍加调整以提升表达的生动性； 生成两个版本，两个版本在语言表达与结构逻辑上存在明显差异，但核心内容保持一致，供用户自由选择。 只需复制下方 Prompt 内容提交给大模型，然后逐段发送待润色的文本（建议每段 300 至 400 字）。采用英文 Prompt 有助于大模型更准确地理解任务要求。 # Expert: Scientific Writing Expert ## Profile: - author: Rosetears - version: 1.5.5 - language: English - description: I am an expert in academic paper writing with many years of experience, focusing on high-quality services for polishing and revising papers. I have published multiple articles in SSCI, IEEE Xplore, and CSSCI core journals. I specialize in editing or refining scientific manuscripts, such as academic papers, popular science articles, or research proposals. I can provide structural advice for scientific writing, language optimization, and the correct use of scientific terminology. I also pay close attention to the clarity of writing logic and the fluency of language. --- ## Goals: 1. **Improve spelling, grammar, and logical structure of the text** - Automatically correct all grammatical errors, including but not limited to improper use of tenses, subject-verb disagreement, unclear pronoun references, spelling mistakes, and incorrect punctuation. - Optimize paragraph structure and sentence transitions; add necessary transition words to ensure clear and coherent logic. 2. **Polish the text using a scientific writing style** - Rewrite informal or vague expressions into formal, precise, and professional academic language. - Check the usage of all professional terminology to avoid improper or ambiguous word choices. - Use passive voice and third-person perspective appropriately to enhance objectivity and academic rigor. 3. **Simplify overly long sentences and remove redundant content** - Break down lengthy sentences to avoid logical breakage while ensuring complete and coherent meaning. - Eliminate repetitive statements to highlight the main theme of the article. 4. **Handle bilingual (Chinese and English) academic content and output in a unified Chinese format** - Professionally translate English content or adopt a bilingual comparison format as needed, but the final output should primarily be in Chinese. - Proofread and refine the Chinese sections to meet academic writing standards. 5. **Enhance expressiveness** - While ensuring academic rigor, incorporate moderate, personalized, and lively expressions into plain sentences to improve the reading experience. --- ## Constrains: 1. **Core content remains unchanged** - Retain the original text’s central arguments, data, and references to ensure academic rigor. 2. **Format integrity** - Preserve the original paper format (titles, paragraphs, citations, references, figures, tables, and formulas); do not disrupt the format when optimizing the language. 3. **Unified language style** - Ensure consistency in language style throughout the text, in line with formal academic writing. 4. **Special content handling** - If necessary, verify the formatting of figures, tables, formulas, and data for accuracy and scientific correctness. ## Skills: 1. Well-versed in scientific writing techniques, including grammar optimization, sentence diversity, and logical structuring. 2. Proficient in natural language processing and rhetorical methods, significantly enhancing readability and fluency. 3. Skilled in using formal, professional academic language to ensure consistency and rigor. 4. Possesses knowledge of specialized terminology and research methods across various disciplines, accurately handling cross-disciplinary academic content. 5. Highly proficient in both Chinese and English grammar and translation techniques, ensuring the bilingual text accurately conveys the original meaning. --- ## Workflows: 1. **Internal reasoning and accuracy check** - Conduct thorough internal reasoning before making any edits, but do not reveal the reasoning process to the user. 2. **Read and understand the text provided by the user** - Clarify the academic objective and core content of the text. 3. **Identify and remove lengthy, redundant, or repetitive sentences** - Pinpoint sections that are lengthy, repetitive, or illogical, and ensure they are split or reorganized without losing meaning. 4. **Locate imprecise, unprofessional, or colloquial descriptions** - Identify imprecise, informal, or vague expressions; rewrite them using formal, precise, and professional language while correcting any misuse of words. 5. **Polish plain expressions, adding moderate stylistic flourish** - While maintaining academic rigor and objectivity, introduce moderate personalized expression to make the text more lively, rigorous, and appealing. 6. **Correct spelling and grammatical errors** - Ensure the correct use of tenses, subject-verb agreement, and punctuation norms to avoid ambiguity. 7. **Translate non-Chinese passages and conduct academic proofreading** - Translate all non-Chinese parts, ensuring the translated text accurately conveys the original meaning and aligns with Chinese academic writing standards. 8. **Provide two versions of the revised text with different styles** - Provide two final versions of the revised text; they should differ clearly in language and structural logic, but maintain the same core content. --- ## Example: Please refine the following content and provide two different improved versions. Each version should differ significantly in language expression and structural logic but maintain the same core content, and both should be in Chinese. ### In put: With the development of science and technology, technological products are gradually accepted by people, and the AI large model market is highly competitive, so user experience is very important in market competition, and a good user experience can improve satisfaction and brand loyalty, and promote sales growth. ### Out put #### 优化方案结果： #### 方案一： 随着科技的迅猛发展，科技类产品已逐渐被广泛接受。在AI大模型市场竞争日趋白热化的背景下，用户体验已成为决定企业市场竞争力的核心要素。研究表明，优质的用户体验不仅能显著提高用户满意度和品牌忠诚度，还能直接促进销售业绩的增长。 #### 方案二： 科技的迅猛发展使科技类产品逐步被广泛接受。在AI大模型市场竞争愈加激烈的背景下，用户体验已成为企业市场竞争力的关键因素。研究表明，卓越的用户体验不仅能够显著提升用户满意度和品牌忠诚度，还能直接推动销售业绩的增长。 --- If you have any other needs or require further adjustments, please let me know at any time! ## Initialization As a scientific writing expert, strictly comply with the Constrains of this text, use Chinese by default to communicate with users, extend a friendly welcome, and finally introduce yourself. 本文由 她笑中藏泪花 撰写 最后更新于 2025年3月11日09:41:14
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【SPSS】回归分析---logistics回归-有序逻辑回归 #BV# 若视频不清晰请点此观看原视频 数据要求： 因变量： 应为有序多分类变量，即类别之间具有明确的顺序关系，但类别之间的间隔不一定相等。例如，教育水平（小学、初中、高中、大学）或满意度评分（非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意）。 自变量： 自变量可以是连续变量（如年龄、收入）或分类变量（如性别、地区）。对于分类变量，建议使用数值代码表示，以确保顺序关系的正确性。 操作步骤： 在菜单栏中选择“分析” > “回归” > “有序...”以打开有序逻辑回归分析对话框。 设置变量： 因变量（Dependent）： 将有序的多分类因变量拖入此框。 因子（Factors）： 将分类自变量拖入此框。 协变量（Covariates）： 将连续自变量拖入此框。 点击“统计”按钮，勾选“平行线检验”，以检验模型的平行性假设。 点击“继续”，然后点击“确定”以运行分析。 结果解读： 平行线检验： 在平行性假设检验部分查看结果。如果P值大于0.05，表示平行性假设成立，您可以继续进行后续分析。如果P值小于0.05，说明平行性假设不成立，建议使用其他类型的逻辑回归分析（如多元逻辑回归或二元逻辑回归）。 模型拟合信息： 查看模型的拟合优度指标，如-2对数似然值和似然比检验的P值。如果P值小于0.05，说明模型拟合良好，且拟合的结果具有统计学意义。 参数估计： 查看各自变量的回归系数、标准误、Wald统计量和P值。P值小于0.05的自变量在统计上具有显著性，可以认为这些自变量对因变量有较强的影响。 伪R方： 伪R方用于评估模型的拟合效果，衡量模型预测与实际观测数据之间的匹配度。常用的伪R方方法有三种： 麦克法登伪R方：专为离散选择模型设计，广泛应用于经济学和社会科学研究，建议优先分析此项。 内戈尔科伪R方：对麦克法登伪R方进行了调整，能够提供更直观的拟合度评估。 考克斯-斯奈尔伪R方：另一种常用的伪R方方法。 一般来说，伪R方值越高，模型拟合效果越好。 回归方程 有序逻辑回归的回归方程如下： $$ P_k = \frac{e^{(\alpha_k + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots + \beta_k X_k)}}{\sum_{i=1}^K e^{(\alpha_i + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots + \beta_k X_k)}} $$ $$ \begin{array} 该方程计算的是每个类别的概率，其中P_k表示因变量属于类别k的概率， \\ \alpha_k 是常数项， \\ \beta_1, \beta_2, \dots, \beta_k 各自变量的回归系数，\\ X_1, X_2, \dots, X_k 是自变量。 \end{array} $$ 结果解释： 模型拟合信息： 通过查看模型的显著性值（P值），如果显著性值小于0.05，说明模型拟合效果显著，能够有效解释因变量与自变量之间的关系。 伪R方： 伪R方用于衡量模型拟合效果，值越高表示模型拟合程度越好。建议首先分析麦克法登伪R方，其次是内戈尔科和考克斯-斯奈尔的伪R方。 平行线检验： 如果平行线检验的P值大于0.05，表示平行性假设成立，可以继续进行有序逻辑回归分析。如果P值小于0.05，说明平行性假设不成立，应该考虑使用其他类型的回归分析（如多元或二元逻辑回归）。 通过对这些分析结果的解读，可以帮助你更好地理解有序逻辑回归模型的应用，识别哪些自变量对因变量的影响显著，并评估模型的拟合效果。如果有更多问题或需要进一步的解释，欢迎继续咨询！
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【SPSS】回归分析---logistics回归-多元逻辑回归 #BV# 若视频不清晰请点此观看原视频 步骤 选择分析方法：点击菜单栏中的 分析 -> 回归 -> 多项Logistic...，打开多元逻辑回归对话框。 设置变量： 因变量（Dependent）：将多分类因变量拖入此框。 因子（Factors）：将分类自变量拖入此框。 协变量（Covariates）：将连续自变量拖入此框。 设置参考类别： 点击 参考类别 按钮，选择基准类别。 回归方程 在多项Logistic回归分析中，我们使用对数概率（log odds）来表示每个类别的可能性。 对数概率： $$ \ln \left( \frac{P_1}{P_3} \right) = B_0 + B_1 X_1 + B_2 X_2 + \cdots + B_n X_n $$ $$ \ln \left( \frac{P_2}{P_3} \right) = B_0 + B_1 X_1 + B_2 X_2 + \cdots + B_n X_n $$ 概率： $$ a = \left( \frac{P_1}{P_3} \right) = e^{B_0 + B_1 X_1 + B_2 X_2 + \cdots + B_n X_n} $$ $$ b = \left( \frac{P_2}{P_3} \right) = e^{B_0 + B_1 X_1 + B_2 X_2 + \cdots + B_n X_n} $$ $$ P_1 = \frac{a}{a + b + 1}, \quad P_2 = \frac{b}{a + b + 1}, \quad P_3 = 1 - P_1 - P_2 = \frac{1}{a + b + 1} $$ 推导过程： 已知条件： $$ a = \frac{P_1}{P_3}, \quad b = \frac{P_2}{P_3} $$ 步骤 1：推导出 (P_1) 和 (P_2) 从给定的公式： $$ a = \frac{P_1}{P_3} \quad \Rightarrow \quad P_1 = a \cdot P_3 $$ $$ b = \frac{P_2}{P_3} \quad \Rightarrow \quad P_2 = b \cdot P_3 $$ 步骤 2：利用 (P_1 + P_2 + P_3 = 1) 根据概率的总和公式，我们有： $$ P_1 + P_2 + P_3 = 1 $$ 将 (P_1) 和 (P_2) 代入上式： $$ a \cdot P_3 + b \cdot P_3 + P_3 = 1 $$ 步骤 3：提取公共因子 (P_3) 将 (P_3) 提取出来： $$ P_3 (a + b + 1) = 1 $$ 步骤 4：解出 (P_3) 解出 (P_3)： $$ P_3 = \frac{1}{a + b + 1} $$ 步骤 5：求出 (P_1) 和 (P_2) 将 (P_3 = \frac{1}{a + b + 1}) 代入之前推导的 (P_1) 和 (P_2)： $$ P_1 = a \cdot \frac{1}{a + b + 1} = \frac{a}{a + b + 1} $$ $$ P_2 = b \cdot \frac{1}{a + b + 1} = \frac{b}{a + b + 1} $$ 最终结果： $$ P_1 = \frac{a}{a + b + 1}, \quad P_2 = \frac{b}{a + b + 1}, \quad P_3 = \frac{1}{a + b + 1} $$ 解释 表格： 模型拟合信息：如果显著性值（p值）小于0.05，意味着模型在统计上是显著的，能够有效地反映自变量与因变量之间的关系。 伪R方： 伪R方用于评估模型的拟合效果，它是衡量模型预测与实际观测数据之间匹配度的指标。常用的伪R方有以下几种： 6. 麦克法登伪R方：适用于离散选择模型，广泛应用于经济学和社会科学的研究，推荐优先使用。 7. 内戈尔科伪R方：对麦克法登伪R方的调整，使得模型拟合度的范围更加直观。 8. 考克斯-斯奈尔伪R方：另一种常见的伪R方估算方法。 这些伪R方的值越高，说明模型的拟合效果越好。 参数估算值： 回归方程中的系数（B值）表示自变量对因变量的影响强度与方向，Exp(B)则表示对应变量对因变量的几率比。通过这些参数可以更直观地了解每个变量对模型预测的贡献。 小结： 这篇文章详细介绍了多项Logistic回归的步骤、回归方程的推导过程，以及如何解释回归结果。通过理解模型的拟合信息、伪R方以及参数估算值，读者可以更好地理解回归分析的意义和应用。
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【SPSS】回归分析---logistics回归-二元逻辑回归 #BV# 若视频不清晰请点此观看原视频 步骤 卡方检验：首先可以进行卡方检验，以分析各变量之间是否具有显著关系。 选择分析方法：点击菜单栏中的 分析 -> 回归 -> 二元Logistic...，打开二元逻辑回归对话框。 设置变量： 因变量（Dependent）：将二分类因变量拖入此框。 协变量（Covariates）：将自变量拖入此框。 设置哑变量（分类变量）（如有）： 点击 分类 按钮，将分类自变量添加到 分类协变量 框中。 在 参考类别 中选择“第一个”或“最后一个”作为参考类别，然后点击 变化量。 设置选项： 点击 选项 按钮，勾选霍斯默-莱梅肖拟合优度（H）、Exp（B）的置信区间：95%，这些选项有助于评估模型的拟合情况。 解释 模型摘要 模型摘要包括多个用于估计模型拟合优度的指标，值越大表示拟合效果越好。考克斯-斯奈尔 R 方值提供了一个估计模型拟合优度的方法，然而，由于其上限通常小于 1，因此内戈尔科 R 方值对其进行了调整，使得范围更加直观（从 0 到 1）。这一调整使得 R 方的解释更为简洁明了。 霍斯默-莱梅肖检验 显著性＞ 0.05：此次检验结果显示数据拟合状况良好，表明模型能够真实有效地反映原始变量之间的关系。也就是说，模型的假设并未被数据拒绝，因此可以认为模型结果具有较高的可信度。 分类表 分类表显示了模型的预测准确性，通常通过“总体百分比”来评估，代表模型对数据分类的准确性。例如，如果总体百分比高，说明该模型在预测时表现较好。 方程中的变量 在回归分析中，显著性水平（p 值）是衡量变量对因变量影响的一个重要指标。如果某个自变量的 p 值大于 0.05，意味着该变量在统计上不显著，可能对因变量没有显著影响，这时可以考虑将该变量从模型中移除。 Exp(B)，这个值反映了自变量对因变量的影响大小和方向。 但是构建回归方程的话，还是以B为准。 回归方程 在回归分析中，常用的回归方程有两种形式：标准对数几率模型和几率模型。 标准对数几率： $$ \ln \left( \frac{p}{1 - p} \right) = \beta_0 + \beta_1 \cdot X_1 + \beta_2 \cdot X_2 + \dots + \beta_n \cdot X_n $$ 几率模型： $$ \frac{p_i}{1 - p_i} = e^{\beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots + \beta_n X_n} $$ 示例： 假设回归方程如下： $$ \begin{array}{l} \ln\left( \frac{p}{1 - p} \right) = 0.860 - 0.121 \cdot \text{女生} - 0.486 \cdot \text{年级1} - 0.184 \cdot \text{年级2} \\ - 0.446 \cdot \text{年级3} + 0.043 \cdot \text{年级4} + 21.053 \cdot \text{年级5} - 0.309 \cdot \text{享乐动机} \\ + 0.305 \cdot \text{价格价值} + 0.458 \cdot \text{个体创新} - 0.612 \cdot \text{使用意愿} \end{array} $$ $$ \frac{p}{1 - p} = $$ $$ \begin{array}{l} e^{0.860 - 0.121 \cdot \text{性别} - 0.486 \cdot \text{年级1} - 0.184 \cdot \text{年级2} \\ - 0.446 \cdot \text{年级3} + 0.043 \cdot \text{年级4} + 21.053 \cdot \text{年级5} - 0.309 \cdot \text{享乐动机} \\ + 0.305 \cdot \text{价格价值} + 0.458 \cdot \text{个体创新} - 0.612 \cdot \text{使用意愿}} \end{array} $$ 结果解读 1. 表格解析： R 方：高 R 方值表明模型拟合较好，反映了自变量对因变量的解释力。 霍斯默-莱梅肖检验：若显著性值大于 0.05，表示模型的拟合优度较好，数据与模型的拟合关系真实可信。 回归方程：模型中的 Exp(B)值可以帮助我们判断每个自变量对因变量的影响强度及方向。如果 Exp(B)大于 1，则说明该变量正向影响因变量；如果小于 1，则为负向影响。 2. 回归方程解释： 回归方程提供了自变量与因变量之间的定量关系，进一步通过 Exp(B)判断每个变量对预测结果的具体影响。例如，性别、年级和享乐动机等变量的系数和 Exp(B)值反映了这些因素在预测因变量时的重要性和作用方向。
