一、真實性檢測核心項目

1. • 數據準確性：驗證文中的統計數據、歷史事件、科學等是否與權威數據庫（如World Bank、PubMed）一致。
   • 引源追蹤：檢查引用來源是否真實存在，是否被篡改或斷章取義（如學術論文、政府報告）。
   • 誤導性陳述識別：通過NLP技術識別選擇性信息呈現、夸大表述或無依據因果關系。
2. • 權威性評級：判斷引用來源是否為同行評審期刊、官方機構或行業專家。
   • 利益沖突分析：檢測作者或來源機構是否存在潛在利益關聯（如商業贊助對研究的影響）。
3. • 查重工具比對：使用Turnitin、iThenticate等工具檢測文本重復率，識別未標注引用。
   • 語義分析：通過AI模型（如GPT-4）分析內容是否為機器生成或洗稿改寫。

二、完整性檢測關鍵維度

1. • 章節邏輯鏈：是否存在引言-方法-結果-（IMRaD）等標準框架，或是否符合敘事邏輯（如新聞報道的5W1H）。
   • 關鍵信息覆蓋：核心論點是否有數據、案例、反方觀點支撐，避免片面。
2. • 數據透明度：檢查原始數據是否可追溯（如附實驗數據集、調研樣本量）。
   • 證據閉合性：論點是否涵蓋反駁點或局限性（如注明研究范圍外的變量）。
3. • 引用規范性：是否符合APA、MLA等格式，避免漏標或錯誤頁碼。
   • 多媒體內容適配：圖表、圖片是否與文字匹配且來源合規。

三、技術實施路徑

1. • 工具整合：部署Grammarly（語法）、FactCheck.org（事實核查）、Copyscape（抄襲）等多工具流水線。
   • AI輔助分析：訓練BERT模型識別主觀臆斷表述（如“顯然”“無疑”缺少證據支持）。
2. • 專家復核：由領域專家對自動化標記內容進行二次驗證（如醫學論文中的療法有效性）。
   • 交叉驗證機制：對比多語種資料或第三方信源（如聯合國報告與地方統計數據）。
3. • 知識庫迭代：定期更新虛假信息特征庫（如近期謠言關鍵詞）。
   • 反饋閉環：記錄誤判案例優化算法（如區分合理推測與主觀臆斷）。

四、輸出與改進建議

• 檢測報告模板：生成可視化報告，標注高風險段落及修改建議（如補充數據來源、修正邏輯斷層）。
• 教育性反饋：針對高頻錯誤提供寫作指南（如如何引用灰色文獻、避免幸存者偏差）。
• 合規性審計：存檔檢測日志，滿足學術出版、法律舉證等場景需求。