DeepSeek应用于出版审校的优势与挑战

黄本斌

doi:10.16607/j.cnki.1674-6708.2026.02.006

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DeepSeek应用于出版审校的优势与挑战

更新时间：2026-02-26

- DeepSeek应用于出版审校的优势与挑战
- PublicCommunicationofScience&Technology Vol. 18, Issue 2, Pages: 95-101+105(2026)
- 作者机构：
  
  中国矿业大学出版社
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16607/j.cnki.1674-6708.2026.02.006
  CLC： TP18;G232
- Published：2026
- 稿件说明：
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黄本斌. DeepSeek应用于出版审校的优势与挑战[J]. PublicCommunicationofScience&Technology, 2026, 18(2): 95-101+105.
DOI：

黄本斌. DeepSeek应用于出版审校的优势与挑战[J]. PublicCommunicationofScience&Technology, 2026, 18(2): 95-101+105. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2026.02.006.

摘要

DeepSeek大语言模型的问世，以其出色的性能和低训练成本，给出版审校带来了巨大的应用潜力。DeepSeek运用知识蒸馏技术、动态思维链技术和深度学习能力，能够高效处理文本和优化语言，实现了书稿逻辑结构的校验、格式的规范调整、内容的创新生成，并支持多语言和跨学科知识审校等，极大地提高了出版审校的效率。但大模型还存在内容幻觉风险、专业深度有限、多模态处理不足、语言表述机械化、伦理风险较高、过度依赖人工经验等劣势，制约着DeepSeek在出版审校中应用的深度。

Abstract

关键词

Keywords

references

张慧敏.DeepSeek-R1是怎样炼成的？[J].深圳大学学报(理工版),2025(02).

周利生,刘芳华.DeepSeek类生成式人工智能嵌入意识形态治理的价值、风险与应对[J].南昌大学学报(人文社会科学版),2025(02).

谭永杰.深度求索（DeepSeek）在地质领域的应用探索与思考[J].自然资源信息化,2025(03).

张文杰.提示词治理:DeepSeek等国产大模型内容生成的人机协同模式[J].苏州大学学报(哲学社会科学版),2025(04).

康锋,张会巍,陈丽琼.国产人工智能大模型中文文字编校性能测试与分析[J].出版与印刷,2025(03).

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文玉锋,林伟杰,夏翠娟,周文杰.面向古籍文献智能处理的大语言模型效能测评[J].图书馆论坛,2025(08).

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张聪聪.DeepSeek加速出版变革但需警惕AI幻觉[N].中国出版传媒商报,2025.

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