通过引入关键词可提升DeepSeek摘要准确性：一、预设核心关键词并添加至文本开头；二、在提示词中明确要求围绕关键词生成摘要；三、对长文本分段处理，每段强制融入关键词；四、后处理阶段核对关键词覆盖率，确保摘要完整性。
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如果您使用DeepSeek对长篇文档进行摘要，但发现生成的内容偏离重点或遗漏关键信息，可能是模型未能准确捕捉核心主题。通过合理引入关键词，可以显著增强摘要的指向性和准确性。以下是具体操作方法：
一、提取并预设核心关键词
在将文本输入DeepSeek之前，先从原文中识别出最能代表主旨的专业术语、人物、事件或高频词汇。这些关键词作为语义锚点，可引导模型聚焦关键内容。
1、通读全文，标记反复出现且具有实质意义的名词或短语。
2、利用词频分析工具（如TF-IDF或Jieba分词）辅助筛选高权重词汇。
3、将筛选出的关键词以“本文涉及关键词：XXX、YYY、ZZZ”的形式添加在原文开头或提示词中。
二、在提示词中显式嵌入关键词
通过构造包含关键词的提示指令，明确告诉模型需要重点关注哪些概念，从而优化输出结果的准确性。
1、设计提示词时加入“请围绕以下关键词生成摘要：XXX、YYY”等表述。
2、示例提示：“请基于以下文章生成一段300字以内的摘要，重点体现‘碳中和’、‘绿色金融’、‘政策监管’等关键词所反映的核心内容。”
3、确保关键词与摘要任务紧密关联，避免引入无关术语干扰模型判断。
三、采用分段摘要合并法结合关键词过滤
对于超过模型上下文长度的长文，可分段处理，并在每段摘要中强制融入指定关键词，保证各部分均不偏离主线。
1、将长文按逻辑结构拆分为若干段落，如引言、方法、结论等。
2、对每一段分别执行摘要操作，且每次提示中都重复列出核心关键词。
3、在每段摘要完成后，检查是否至少包含一个指定关键词，若无则重新生成。
4、最后将所有分段摘要整合为完整摘要，去除重复表达。
四、后处理阶段用关键词匹配验证摘要质量
生成初步摘要后，可通过关键词覆盖率评估其完整性，进而决定是否需要调整参数或重新生成。
1、列出预设的核心关键词清单。
2、逐条核对摘要中是否出现这些关键词或其同义表达。
3、若关键词缺失率高于30%，建议更换提示策略或重新提取关键词再次尝试。
