通过关键词设计可引导DeepSeek生成特定文体，首先分析目标文体特征并提取核心词汇，其次在提示词前添加【新闻稿】等文体标签以明确风格，再嵌入“综上所述”或“其实吧”等语境词控制语气，最后结合高质量示例进行少样本提示，确保输出符合预期。
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如果您希望使用DeepSeek生成特定文体的内容，可以通过精心设计的关键词来引导模型输出符合要求的文本风格。以下是实现这一目标的具体操作步骤：
一、明确目标文体特征
在输入提示词之前，必须清楚所需生成文体的语言特点，例如正式程度、句式结构、用词习惯等。这有助于选择能够准确触发该文体响应的关键词。
1、分析目标文体样本，提取高频词汇和典型表达方式。
2、将这些语言特征转化为可用于引导模型的核心关键词或短语。
3、确保所选关键词与目标文体高度相关，避免歧义性词语干扰输出结果。
二、使用文体标签作为前缀引导
通过在提示词开头添加明确的文体标识，可以有效引导模型进入相应的语言模式。
1、在输入内容前加入如“【新闻稿】”、“【学术论文】”、“【口语对话】”等文体分类标签。
2、保持标签简洁且具有辨识度，以便模型快速识别并调整输出风格。
3、结合具体任务补充说明内容主题，形成完整指令结构。
三、嵌入典型语境词控制语气与风格
特定语境下常用的词汇能显著影响生成文本的整体调性，合理利用可实现精细化控制。
1、为正式文体添加“综上所述”、“依据相关规定”等正式语境词作为引导。
2、为轻松文体引入“话说回来”、“其实吧”等口语化表达增强自然感。
3、测试不同语境词组合对输出效果的影响，筛选最优配置方案。
四、结合示例进行少样本提示
提供少量符合目标文体的真实样例，可帮助模型更精准地模仿所需风格。
1、在提示中包含一到两个典型句子作为风格示范。
2、使用“如下文风格生成……”类指令明确要求模型参照示例格式输出。
3、确保示例语言质量高且无歧义，防止误导模型产生偏离预期的结果。
