三个超级好用的chatGPT论文润色指令

大家好，今天分享三个非常好用的ChatGPT的论文润色指令。

英文纠错指令

作为一名中文学术论文写作改进助理，你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简洁和整体可读性，同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请只提供文本的更正版本，避免包括解释。请编辑以下文本**

**XXX(此处放入待润色文字)

结果示例：

问

作为一名中文学术论文写作改进助理，你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简洁和整体可读性，同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请只提供文本的更正版本，避免包括解释。请编辑以下文本

课程推荐是一个重要且具有挑战性的任务，尤其是在互联网快速发展、教育资源丰富多样的时代。主要挑战之一是当前几乎所有学术领域都有大量的学习资源，但在课程学习过程中往往忽视了学习者对个性化知识需求的关注。因此，研究人员需要及时了解学习者行为并为其提供个性化的学习引导，这是非常重要且必要的。

为了了解和捕捉学生对课程的兴趣，研究人员采取了多种努力，其中包括课程推荐、行为预测、用户画像等方法。传统的基于协同过滤的课程推荐策略仅考虑学生的历史互动，并根据具有相似兴趣的用户的潜在共同偏好来进行推荐。然而，这种方法往往受到学生和课程互动的稀疏性问题的限制，从而影响了推荐的性能。因此，一些研究人员提出利用用户信息、项目属性信息、社交网络、图像等辅助信息来克服这个问题。

答

课程推荐是一个重要且具有挑战性的任务，在互联网快速发展和教育资源丰富多样的时代尤为如此。其中一个主要挑战是当前几乎所有学术领域都提供了大量的学习资源，然而在课程学习过程中常常忽视了学习者对个性化知识需求的关注。因此，研究人员需要及时了解学习者的行为并为其提供个性化的学习引导，这是非常重要且必要的。

为了了解和捕捉学生对课程的兴趣，研究人员进行了多种努力，包括课程推荐、行为预测、用户画像等方法。传统的基于协同过滤的课程推荐策略仅考虑学生的历史互动，并根据具有相似兴趣的用户的潜在共同偏好来进行推荐。然而，这种方法往往受到学生和课程互动稀疏性问题的限制，从而影响了推荐的性能。因此，一些研究人员提出利用用户信息、项目属性信息、社交网络、图像等辅助信息来克服这个问题。

改进建议：

• 更正了拼写和语法错误，并简化了句子结构，以提高可读性。
• 去除了重复的表达，使句子更加简练。
• 在描述课程推荐挑战时，增加了背景信息，以便读者更好地理解上下文。
• 引入了一些辅助信息的例子，以显示研究人员尝试解决问题的方法。