如果在平时写文章的时候过度泛化。说明什么问题？关键词和提示词的使用方面，怎么样去训练自己弥补这种问题？
若写作中频繁出现过度泛化，反映的核心问题及解决策略
一、过度泛化的本质问题分析
1.
逻辑严谨性不足
●
过度泛化常表现为将个别现象或主观推测提升为普遍规律（如“所有年轻人都沉迷短视频”），反映作者对问题边界的认知模糊
4。
●
可能源于归因偏差：未明确区分相关性（如“使用手机时间增加”与“注意力下降”的关联）与因果性
4。
2.
数据支撑薄弱
●
缺乏具体案例、统计数据或权威文献引用，导致论断流于表面（如“科技进步导致失业”未说明行业差异）
3。
●
类似机器学习中的欠拟合现象：模型（文章观点）过于简单，无法捕捉数据（现实情况）的复杂性
5。
3.
问题理解浅层化
●
未针对具体场景细化分析（如讨论“AI威胁”时未区分文案生成类AI与医疗诊断类AI的风险差异）
2。
●
如同训练过拟合模型：对局部特征过度关注，忽视全局多样性
6。
二、关键词与提示词的系统训练方法
（一）关键词优化策略
1.
建立约束性关键词库
●
强制添加限定词：
泛化表述
优化后示例
“企业应该数字化转型”
“中小型外贸企业2025年前需完成供应链环节的数字化改造”
“年轻人压力大”
“北上广2530岁互联网从业者加班时长与焦虑指数相关性”
●
参考机器学习正则化方法，通过关键词约束防止观点扩散
6。
2.
逆向关键词校验法
●
每段文字标注35个核心关键词，删除冗余后验证是否仍能支撑论点：
原文：社交媒体导致社会疏离（关键词：社交媒体、社会关系、疏离）
验证：保留“社交媒体匿名性”“线下互动频率下降”等具体机制关键词
``````
●
类似Dropout技术，通过随机屏蔽部分信息检验观点稳健性
6。
（二）提示词工程训练
1.
结构化提示框架（CRISPEX改进版）
[角色]作为产业经济研究员
[任务]分析直播电商对实体零售的影响
&
过度泛化的本质问题分析反映对问题边界的认知模糊[1/2页]