用 DeepSeek 辅助文献分类时，先固定类别和判断依据，再让模型只根据摘要输出分类。本例分成方法、应用、综述和待复核四类，保存摘要中的原文证据；信息不足时进入待复核。
准备输入与运行环境
准备你有权使用的标题与摘要，使用 Python 3.11 标准库检查模型输出。演示摘要是“本文回顾近五年图像分割方法，比较研究路线并讨论局限”，它是人为写的教学文本，不对应真实论文或引文。
给 DeepSeek 的任务说明
请根据以下摘要分类：方法=主要提出新方法；应用=主要在具体任务中应用已有方法；综述=主要回顾并比较已有研究；待复核=无法判断或兼有多种目的。输出 JSON 对象，仅有 category、evidence、needs_review。evidence 必须逐字引用摘要；信息不足时 category=待复核、needs_review=true。不要创造论文题目、作者或 DOI。摘要：本文回顾近五年图像分割方法，比较研究路线并讨论局限。在本地运行与检查
将下面代码保存为 example_13.py。进入保存该文件的目录，在终端执行 python example_13.py。代码应由你检查后执行，按实际字段修改。
import json
from pathlib import Path
abstract = "本文回顾近五年图像分割方法，比较研究路线并讨论局限。"
result = json.loads(Path("classification.json").read_text(encoding="utf-8-sig"))
if not isinstance(result, dict) or set(result) != {"category", "evidence", "needs_review"}:
raise ValueError("输出字段不正确")
if result["category"] not in {"方法", "应用", "综述", "待复核"}:
raise ValueError("类别不在约定范围")
if type(result["needs_review"]) is not bool:
raise TypeError("needs_review 应为布尔值")
evidence = result["evidence"]
if not isinstance(evidence, str) or len(evidence.strip()) < 4 or evidence not in abstract:
raise ValueError("证据无法定位于原摘要")
if result["category"] == "待复核" and not result["needs_review"]:
raise ValueError("待复核必须标记 needs_review")
print("category:", result["category"], "quoted evidence:", evidence)
print("仍需人工判断类别是否由证据支持")给示例准备输出文件
将模型响应保存为 classification.json。用于测试的示例可写为 {"category":"综述","evidence":"回顾近五年图像分割方法","needs_review":false}。它是人工准备的接口样本，不是实际模型响应或分类准确率记录。
怎样检查是否真的分对
引用存在只是必要条件。人工判断摘要是在提出方法、应用方法还是回顾研究；“讨论局限”并不独属于综述。定义冲突时先改分类说明，再用一组人工定类的样本比较，不让模型生成的标签同时充当真值。
批量处理时保留哪些信息
每条记录保存原标题、摘要、分类规则版本、类别、证据和复核结论。摘要没写清目标时标待复核，必要时合法读取全文。不要把模型猜测的 DOI 或研究结论补进资料库。
怎样确认结果正确
示例文件应显示 category: 综述，并能在原摘要定位“回顾近五年图像分割方法”。将证据改成“提出一种全新算法”，程序应拒绝。再人工检查类别是否符合定义；技术校验通过并不等于分类正确。
适用边界与常见问题
摘要和 JSON 都是人为编写的示例，没有测量 DeepSeek 文献分类准确率，也未验证论文真实性。摘要分类不能代替系统综述筛选、全文阅读或引用核查；类别不互斥时应允许多标签或人工复核。
资料依据
接口说明核验日期：2026 年 10 月 1 日。Python JSON；DeepSeek JSON Output。
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