Prompt: Đánh giá tính nguyên gốc và đề xuất sửa đổi – Chỉnh sửa và Tối ưu Nội dung – AI Writing

Tuyệt vời! Dưới đây là phân tích chi tiết về prompt template bạn cung cấp, dưới định dạng HTML và bằng tiếng Việt, theo đúng yêu cầu:

“`html

1. Phân tích Cấu trúc Prompt

Prompt template này được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể là phát hiện đạo văn, đánh giá tính nguyên gốc và đề xuất sửa đổi cho một đoạn văn bản. Cấu trúc của nó bao gồm các phần rõ ràng, sử dụng các placeholder (biến giữ chỗ) để thay thế bằng dữ liệu thực tế.

• Yêu cầu chính: Dòng đầu tiên “Vui lòng kiểm tra văn bản sau đây để phát hiện đạo văn và đánh giá tính nguyên gốc của nó.” đặt ra mục tiêu tổng quát cho mô hình.
• Hướng dẫn chi tiết: “Sau đó, đối với bất kỳ đoạn nào bị phát hiện trùng lặp, hãy đề xuất các cách diễn đạt lại hoặc sửa đổi để đảm bảo tính độc đáo mà vẫn giữ nguyên ý nghĩa gốc.” cung cấp hướng dẫn cụ thể về cách xử lý kết quả phát hiện, nhấn mạnh việc bảo toàn ý nghĩa.
• Nhãn dữ liệu đầu vào:
  • [NỘI_DUNG_VĂN_BẢN]: Đây là placeholder chính, nơi người dùng sẽ chèn nội dung văn bản mà họ muốn kiểm tra.
• Nhãn cho kết quả trung gian (tùy chọn nhưng hữu ích):
  • [DỮ_LIỆU_KIỂM_TRA]: Placeholder này được sử dụng để mô tả định dạng hoặc nội dung của báo cáo đạo văn mà mô hình sẽ tạo ra. Nó ngụ ý rằng mô hình *sẽ* cung cấp một “Báo cáo đạo văn”.
• Nhãn cho kết quả đầu ra mong muốn:
  • “Đề xuất sửa đổi:” : Đây là lời nhắc nhở mô hình bắt đầu phần kết quả về các đề xuất sửa đổi.

2. Ý nghĩa & Cách hoạt động

Prompt này hoạt động bằng cách cung cấp cho mô hình ngôn ngữ một ngữ cảnh rõ ràng và yêu cầu thực hiện một chuỗi các hành động dựa trên nội dung đầu vào.

• Phát hiện đạo văn: Mô hình sẽ sử dụng khả năng phân tích ngôn ngữ của mình để so sánh [NỘI_DUNG_VĂN_BẢN] với một tập dữ liệu lớn (nếu có quyền truy cập hoặc được huấn luyện trên đó). Nó tìm kiếm các mẫu câu, cụm từ hoặc cấu trúc tương đồng với các nguồn đã biết.
• Đánh giá tính nguyên gốc: Dựa trên kết quả phát hiện đạo văn, mô hình sẽ đưa ra nhận định về mức độ độc đáo của văn bản.
• Đề xuất sửa đổi: Đây là phần quan trọng nhất về mặt sáng tạo. Đối với *mỗi* phần văn bản bị coi là có khả năng đạo văn, mô hình sẽ:
  • Phân tích ý nghĩa cốt lõi của đoạn văn gốc.
  • Sử dụng vốn từ vựng và cấu trúc câu đa dạng để diễn đạt lại ý đó theo cách khác.
  • Đảm bảo rằng nội dung sửa đổi vẫn truyền tải đúng và đủ thông tin so với bản gốc.
• Đầu vào và Đầu ra: Người dùng cung cấp văn bản gốc vào [NỘI_DUNG_VĂN_BẢN]. Mô hình sẽ trả về:
  • Một báo cáo về những phần bị phát hiện trùng lặp (thường bao gồm các đoạn văn bản gốc, nguồn có thể trùng lặp nếu mô hình có khả năng tra cứu).
  • Các đề xuất sửa đổi cho những phần trùng lặp đó.

3. Ví dụ Minh họa

Giả sử người dùng nhập nội dung vào prompt như sau:


Vui lòng kiểm tra văn bản sau đây để phát hiện đạo văn và đánh giá tính nguyên gốc của nó. Sau đó, đối với bất kỳ đoạn nào bị phát hiện trùng lặp, hãy đề xuất các cách diễn đạt lại hoặc sửa đổi để đảm bảo tính độc đáo mà vẫn giữ nguyên ý nghĩa gốc.

Đề xuất sửa đổi:


Và đây là một ví dụ về cách mô hình có thể phản hồi (bỏ qua phần [DỮ_LIỆU_KIỂM_TRA] vì nó thường là đầu ra chứ không phải đầu vào được thay thế trong ví dụ):


Vui lòng kiểm tra văn bản sau đây để phát hiện đạo văn và đánh giá tính nguyên gốc của nó. Sau đó, đối với bất kỳ đoạn nào bị phát hiện trùng lặp, hãy đề xuất các cách diễn đạt lại hoặc sửa đổi để đảm bảo tính độc đáo mà vẫn giữ nguyên ý nghĩa gốc.

Đề xuất sửa đổi:
- Thay vì "Vì biến đổi khí hậu đang ngày càng gia tăng, các nhà khoa học đã kêu gọi hành động khẩn cấp để giảm thiểu tác động của nó.", có thể diễn đạt lại thành: "Nhận thức rõ về sự leo thang của khủng hoảng khí hậu, giới khoa học nhấn mạnh tối cần thiết phải có biện pháp ứng phó cấp bách nhằm hạn chế hậu quả."
- Thay vì "Nước biển dâng cao và các hiện tượng thời tiết cực đoan đang trở nên phổ biến hơn.", có thể diễn đạt lại thành: "Hiện tượng mực nước biển dâng và các sự kiện thời tiết bất thường đang có xu hướng diễn ra với tần suất cao hơn."


👉 Tóm lại

Prompt template này là một công cụ hiệu quả để tự động hóa quy trình kiểm tra đạo văn và cải thiện tính độc đáo của văn bản. Nó phân tách rõ ràng yêu cầu, dữ liệu đầu vào và định dạng đầu ra mong muốn, giúp mô hình hiểu đúng nhiệm vụ và cung cấp kết quả hữu ích. Việc sử dụng các placeholder như [NỘI_DUNG_VĂN_BẢN] làm cho prompt có tính linh hoạt cao, cho phép người dùng áp dụng nó cho nhiều loại văn bản khác nhau.

“`