论文救急！DeepSeek 30分钟搞定摘要、研究背景与现状！

内容摘要：本文分享了用DeepSeek解决论文写作难题的方法。介绍了生成研究背景、国内外研究现状、摘要及优化标题的实用指令，按要求操作可使论文内容更专业有条理，还推荐了AI论文写作工具，助你摆脱论文写作困扰。

在大学的最后一年，写论文成了我们这些大四学生的头等大事。辛辛苦苦做了研究，可把研究成果写成一篇高质量的学术论文，真的太难了。就说摘要、研究背景还有国内外研究现状这些部分吧，每一个都得花好多时间和精力去弄。我们好多人到处查文献、整理数据，忙得晕头转向，结果交给导师，还是会被指出各种问题，像什么“表述不专业”“文献分析不够深入”之类的。不过呢，最近我发现了一个超厉害的工具——DeepSeek，用它能解决好多写论文时遇到的麻烦，让写论文变得轻松不少。今天我就来给大家分享4个特别实用的指令，你直接复制粘贴就能生成符合学术标准的内容，建议大家先收藏起来，以后肯定用得上。

DeepSeek

研究背景：搭好学术故事的框架

研究背景在一篇论文里特别重要，就像是房子的地基一样。它得构建出一个能吸引人的学术叙事框架。这个框架可以分成这么几个部分：宏观背景、领域痛点、现有方案的不足，还有本研究的突破点。

具体的指令是这样的：你要假装自己是一名[XX学科]领域的研究员，来写学术论文里的研究背景段落。这里有几个详细的要求：

宏观背景：得用近5年权威报告或者数据来说明这个研究领域在现实中的重要性。比如说，可以讲讲行业规模有多大、受影响的人群有多少、经济或者社会成本是多少这些方面。别用“近年来”“众所周知”这种说得很模糊的话，要用具体的统计数据。就像“据WHO（2023）统计，全球X%的Y面临Z问题”这样。
研究缺口：要清楚地指出当前这个领域还没解决的具体问题。比如说“现有模型没办法解释A与B的非线性关系”，或者“缺少针对C群体的实证研究”。同时，要引用2 - 3篇近5年的权威文献（用APA格式），来说明已经有的研究存在哪些局限。而且，每篇文献都要给出具体的DOI号，这样才能保证文献是真实可靠的。说话要严谨，别用“我认为”“显然”这种很主观的表述。文献引用要把期刊论文（优先选Q1期刊）和国际机构报告（像UN、World Bank这些）混着用。
过渡到本研究：要很自然地引出研究目标。比如说“为此，本研究打算用D方法，来解决E问题”。
字数要求：[XX字]。

我自己用这个指令的时候，感觉它特别有用。以前写研究背景，我都不知道从哪儿下手，用了这个指令，按照要求一步一步来，很快就能写出一个有模有样的研究背景了。而且，用具体的数据和文献来支撑，写出来的内容也更有说服力。

国内外研究现状：从综合到深入的转变

国内外研究现状这部分，关键是要从把文献综合起来，变成深入地论述。

具体指令是：请根据上传的文献资料，严格按照下面的要求写[XX领域XX技术]的国内外研究现状。结构分成国内研究和国外研究两部分。

国内研究（约[XX字]）
- 聚焦核心进展：看看国内学者主要在哪些方面做了改进，是算法、模型，还是应用场景？
- 具体团队/学者：别说得太笼统，要举例子。比如说“北大A团队在2020年提出X方法，后来浙大B团队在2022年把它改进成了Y版本”。
- 指出问题：分析一下国内研究常见的不足，像数据量小、实验设计不够严谨，或者缺乏跨领域验证这些问题。
国外研究（约[XX字]）
- 对比不同流派：比较一下欧美学者、日本和德国学者等不同研究群体关注的重点有什么不一样。比如说，欧美学者更关心什么，日本/德国研究的重点又有什么不同？
- 临床/实证矛盾点：讨论一下相同的方法在不同国家或者不同数据下的效果有什么差别，有没有有争议的结论？
- 批判性分析：虽然国外研究一般都比较严谨，但也要想想是不是存在“水土不服”的问题。比如说模型太复杂，很难在实际中用起来。
批判性分析（避免泛泛而谈）
- 时间维度：举例子说明不同时间段研究有什么特点。比如说“早期研究（2020年前）大多靠小样本，直到2023年XX团队才第一次进行大规模验证”“最近几年，越来越多的研究开始关注XX问题，但是XX方向还是没人重视”。
- 地域/文化差异：分析一下不同地域或者文化背景下研究有什么不同。比如说“亚洲研究更看重成本效益，而欧美更强调标准化，这就导致XX方法推广起来有困难”“在发展中国家，XX技术应用的时候会遇到数据质量低的问题，而发达国家更关心隐私合规性”。
- 方法论争议：指出研究方法里存在的争议。比如说“虽然A方法（文献1,3）用得很广泛，但是2025年B团队发现它有XX偏差”“大多数研究用的是实验室数据，但是在真实场景下的表现还没有得到充分验证”。
文献引用技巧
- 总结文献内容：别直接复制摘要，要用自己的话总结。比如说“Smith（2021）通过实验证明，XX方法在准确率上比传统方案要好”“最近几年的Meta分析（像Zhang et al., 2023）表明，XX技术的稳定性还需要提高”。
- 加入争议点：加1 - 2处有争议的内容。比如说“尽管Lee（2022）说XX技术有用，但是后来的研究（Chen, 2023）指出他的样本有偏差”。
- 混用引用方式：用直接引用、间接引用和群体引用等好几种方式。直接引用就像“Jones（2020）的结论是…”；间接引用就像“有学者觉得（Wang et al., 2021）…”；群体引用就像“过去三年，好多研究[5 - 7]都想解决XX问题，但是…”，具体引用的文献要标上序号。
小技巧
- 让文风更自然（避免AI腔）：用一些更自然的说法代替AI常用的词。比如说不说“值得注意的是…”，改成“一个关键发现是…”或者“值得反思的是…”；不说“尽管…但是…”，改成“虽然XX研究有了进展，但是YY问题还是没解决”；不说“综上所述…”，改成“综合现有的研究，还有三个主要的局限…”。同时，适当保留一些谨慎的表述，像“这个现象可能暗示XX趋势，但是还需要更多实验来证明”。
- 自然衔接研究创新点：先总结一下研究里的空白，比如说“虽然已经有很多研究了，但是XX场景下的XX问题还是没有得到有效的解决”“现有的方法大多关注A，却忽略了B的影响”。然后引出自己的研究，比如说“所以，本研究提出XX方法，就是为了解决XX局限性”“根据上面的问题，我们探索XX与YY的结合，来提高ZZ性能”。

我按照这些要求写国内外研究现状的时候，一开始觉得有点麻烦，但是越写越发现这样写出来的内容很有条理，也很有深度。而且按照小技巧来改文风，读起来就像自己写的一样自然。最后我建议，先用AI生成初稿，然后自己再润色一下。把AI常用的词换掉，加上具体的学者或者团队名字（要是AI没写的话），检查一下逻辑通不通顺，和真实的文献对比一下，保证引用和有争议的点都是符合事实的。这样写出来的综述既有学术深度，又自然流畅，完全看不出是AI写的。

摘要：准确呈现四个关键要素

摘要这部分得包含学术摘要的四个关键要素：研究问题、方法创新、关键结果还有价值延伸。

具体指令是：根据下面的信息生成结构化摘要。

目的：解决[描述XX问题]
方法：用[具体方法]，数据集有[数据量]
结果：实验显示[关键数据]
结论：证明[理论/应用价值]

写摘要的时候，要把研究内容写成连贯的段落：

简单说一下研究背景和问题的重要性，然后明确研究目标。
在方法部分，要详细说明用的技术路线，包括关键算法、实验设计或者理论框架，专业术语第一次出现的时候要标上英文全称。
实验验证部分要包含数据集规模、对比基准和测试环境等重要信息。
结果呈现的时候，既要写绝对性能指标，也要写相对提升幅度，最好补充统计显著性数据。最后说明研究的理论贡献或者实际应用价值。

整篇摘要要控制在[XX字]，用学术书面语，主动语态和被动语态适当混合着用，别用第一人称。关键词要自然地放到文本里，建议包含3 - 5个领域核心术语。在呈现数据的时候，最好既给出具体的数值，也给出对比提升的百分比，方法描述里要包含关键技术参数，实验设计要说明数据来源和验证方式。

我用这个指令写摘要，感觉它能让我把研究的重点都准确地呈现出来。按照要求一步一步写，摘要就很完整，也很有条理。而且控制字数和融入关键词这些要求，能让摘要更精炼、更专业。

标题优化：打造吸引人的标题

标题就像是论文的眼睛，一个好标题能一下子吸引住读者。

具体指令是：请帮我生成5个论文标题，用于一篇[具体方向]论文。标题要包含三个关键部分：

方法：比如说“注意力机制”
创新点：比如说“多模态融合”
研究对象：比如说“肺癌CT影像”

标题风格有这些要求：

长度适中：英文标题10 - 15个单词，中文标题12 - 20字。
避免模糊词：别用“研究”“探讨”这种很笼统的词，用更具体的动词，像“预测”“优化”“验证”“构建”。
参考《Nature》子刊风格：标题要简洁、直接，突出方法和贡献，尽量别用缩写。格式可以灵活一点，用直接陈述式或者方法前置式。请给出5个不同的备选标题，最好能有不同的表达方式。

我让DeepSeek生成标题的时候，发现它生成的标题都很符合要求，而且有很多不同的表达方式。有了这些标题，我就能选一个最能体现论文亮点的，一下子就提高了论文的吸引力。

学术写作本来就应该是展现思想的，不应该被格式这些东西束缚住。通过这4个精心设计的DeepSeek指令，我相信能帮助大家突破写论文的瓶颈，让我们把时间花在真正的学术思考上，而不是浪费在繁琐的文字工作上。要是你觉得自己还是需要更多的帮助，不妨试试AI在线论文写作工具或者AI论文一键生成工具，它们能让你轻松开启论文写作的新旅程。以后再也不用为写论文发愁了，是不是特别让人期待呢？