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

出版探索 | 更新时间：2026-02-26

- DeepSeek应用于出版审校的优势与挑战
- DeepSeek应用于出版审校的优势与挑战
- 科技传播 2026年18卷第2期页码：95-101+105
- 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
  中图分类号： TP18;G232
- 纸质出版：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]. 科技传播, 2026,18(2):95-101+105.

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

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

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