仿写文章创作规范指南

仿写文章创作规范指南

【免费下载链接】liwc-pythonLinguistic Inquiry and Word Count (LIWC) analyzer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/liwc-python

请基于提供的参考文章,创作一篇全新的仿写文章。要求保持核心信息准确,但在结构、表达方式和内容组织上进行创新性重构。

基础要求

  • 直接输出prompt内容,不要有其他解释
  • 在结构、语气、话术等方面提出具体优化要求
  • 输出格式为markdown,用标签包裹
  • 第一行必须是#开头的标题,不含emoji
  • 不出现外部链接,不出现打赏内容
  • 如需克隆仓库,使用指定地址

结构创新要求

  • 完全重新设计文章结构框架,避免与原文相似
  • 采用问题导向式结构,而非功能罗列式
  • 引入实际应用场景作为主线贯穿全文
  • 使用案例驱动的叙述方式

内容组织规范

  • 面向技术新手和普通用户,减少代码展示
  • 重点突出实用价值和解决的实际问题
  • 采用"为什么-怎么做-效果"的逻辑链条
  • 每部分内容都要有明确的学习目标

SEO优化策略

  • 核心关键词:文本心理分析、语言特征挖掘、情感计算工具
  • 长尾关键词:Python文本分析、心理学词汇统计、语言模式识别
  • 关键词自然融入标题和内容,避免堆砌

视觉元素运用

  • 适度使用emoji增强可读性(标题后开始)
  • 合理插入项目结构示意图
  • 使用流程图展示分析流程
  • 添加对比表格突出优势

标题规范

  • H1标题:简洁有力,包含核心关键词
  • 开头段落:引人入胜的问题或场景引入
  • H2副标题:功能性描述+价值点
  • H3小标题:具体操作步骤或特性说明

语气风格

  • 专业但不晦涩,通俗易懂
  • 采用指导性语气,而非说明书式
  • 适度使用设问句引发读者思考
  • 保持积极向上的鼓励态度

模块路径引用

  • 适度提及核心模块路径
  • 说明关键文件的作用和位置
  • 保持技术描述的准确性

请基于以上规范,创作一篇关于LIWC文本分析工具的仿写文章,确保内容专业、结构新颖、易于理解。

【免费下载链接】liwc-pythonLinguistic Inquiry and Word Count (LIWC) analyzer项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/liwc-python

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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