一、檢測項目分類

1. • 主題一致性：檢查文章論點是否貫穿全文，是否存在偏離主題現象（如：使用關鍵詞密度分析工具檢測核心概念出現頻率）。
   • 論據充分性：驗證數據支撐是否覆蓋所有論點（例：每個論點至少包含2個有效論據）。
   • 有效性：評估是否解決引言提出的問題（可采用邏輯樹分析法）。
2. • 段落黃金比例：學術論文建議引言占10%、正文80%、10%
   • 過渡句檢測：每3-5個段落需有承上啟下的過渡語句
   • 標題層級校驗：確保H1-H6標簽的嵌套符合規范（可使用XML解析工具驗證）
3. • 語法多維檢測矩陣：

     檢測維度	工具示例	檢測精度
     基礎語法	Grammarly	92%
     專業術語	ProWritingAid	88%
     語義邏輯	IBM Watson NLP	85%

4. • 引文格式自動化校驗：開發正則表達式驗證APA/MLA格式（示例正則：bd{4}b 匹配年份）
   • 圖表規范檢查清單：
     • 分辨率≥300dpi
     • 圖注包含類型編號（Fig.1.1）
     • 數據來源標注在右下角
5. • 排版合規性矩陣：MarkDown
     | 要素 | 學術論文標準 | 商業報告標準 | |--------------|--------------------|-----------------| | 字體 | Times New Roman 12 | Arial 11 | | 行距 | 2倍 | 1.5倍 | | 頁邊距 | 1英寸 | 2.5厘米 |

二、進階檢測技術

1. • 使用BERT模型計算段落語義連貫性得分（閾值設定≥0.85）
   • 搭建LSTM網絡檢測邏輯斷層（準確率可達89%）
2. • 開發文章結構熱力圖，紅色標注重復率＞15%的區域
   • 創建引用網絡圖譜，識別孤立論點（節點連接度＜2）
3. Python
   def 綜合評分算法(內容分, 結構分, 語言分): 技術權重 = 0.4 if 學術論文 else 0.2 return (內容分*0.5 + 結構分*0.3 + 語言分*0.2) * 技術權重

三、實施流程優化

1. • 初檢（完成度70%）：聚焦宏觀結構
   • 二檢（完成度90%）：深度校驗數據
   • 終檢（完成度100%）：格式微調
2. Mermaid
3. • 建立常見錯誤知識庫（累計檢測10萬字可生成預測模型）
   • 開發自定義規則引擎（支持領域特定檢測規則導入）

四、檢測報告規范

1. Json
   { "檢測維度": "邏輯結構", "問題類型": "論點斷層", "位置定位": "第3段第2句", "嚴重等級": "P1", "修正建議": "增加過渡句銜接上下文" }
2. • 完整性指數（按章節完成度雷達圖）
   • 錯誤分布直方圖（按類型/嚴重程度分類）
   • 歷史改進趨勢折線圖（跨版本對比）