文献类型：期刊文章

作　　者：官鑫[1] 林琳[2] 赵阳[3] 李欣欣[1] 韩宏志[1] 陈思含[1] 李昕蔚[1] 邢翔宇[4] 丁昳玲[5] 张海洋[3]

GUAN Xin;DING Yiling;LIN Lin;ZHANG Shiyue;CHEN Sihan;LI Xinwei;HAN Hongzhi;LI Xinxin;XING Xiangyu;ZHANG Haiyang(Editorial Department of Journal of Jilin University(Medicine Edition),Changchun,130021,China;Harbin Normal University,150025,Harbin China;Editorial Office of International Journal of Geriatrics,130021,Changchun,China;Jilin University Library,130000,Changchun,China;Editorial Department of Journal of Clinical Hepatology,130021,Changchun,China;Academic Journal Office,Changchun University of Chinese Medicine,130117,Changchun,China)

机构地区：[1]吉林大学学报(医学版)编辑部,长春130021 [2]国际老年医学杂志编辑部,长春130021 [3]长春中医药大学学术期刊社,长春130117 [4]临床肝胆病杂志编辑部,长春130021 [5]哈尔滨师范大学,哈尔滨150025

出　　处：《科技与出版》

基　　金：中国高校科技期刊研究会“单锋软件基金”项目(CUJS-TJ-2025-028,CUJS-TJ-2025-027)。

年　　份：2025

期　　号：6

起止页码：95-102

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：探讨DeepSeek大型语言模型在医学期刊中文摘要编辑中的应用效果。通过对医学论文摘要的分析,发现该模型在基础语言处理方面表现突出:能够快速完成文本处理,对句子进行了语法修正、语言简化和连贯性优化,但在专业领域应用时存在明显局限,仅能正确处理部分学术规范用语,对专业术语的识别和修正能力不足。虽然DeepSeek能显著提升编辑工作效率,特别适用于基础性语言加工,但在涉及专业内容的编辑工作中仍需依赖人工审核和干预。这一发现为医学期刊编辑工作的智能化转型提供了实践参考,提示当前阶段最适合采用人机协作的编辑模式。

关 键 词：DeepSeek  人工智能 医学期刊  编辑加工  中文摘要

分 类 号：G232]