明确标注重点内容并优化提示词可提升通义千问摘要精度。1、用【】标记核心信息，控制高亮占比≤15%；2、在提示词中使用“必须包含”等指令设定优先级；3、分段处理时按高[低]权重生成摘要；4、后处理阶段强化关键结论，确保首句包含最重要事实。
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如果您希望提升通义千问在总结文本时的精度，并通过重点标记与权重调整突出关键信息，可以通过优化输入引导和结构化提示来实现。以下是具体操作步骤：
一、明确标注重点内容
通过在原始文本中对核心句子或关键词进行显式标记，引导模型识别重要信息。这种方式能有效提高摘要中关键点的保留率。
1、使用符号如【】或包裹需要强调的内容，例如：【销售额同比增长30%】。
2、在段落开头或结尾添加总结句，并用重点：前缀标识，帮助模型快速定位核心信息。
3、避免全文多处标记，应控制高亮内容占比不超过总字数的15%，以防干扰模型判断主次关系。
二、调整提示词中的权重指令
通过设计带有优先级指示的提示词（prompt），使模型在生成摘要时更关注高权重部分。
1、在提示中加入“请优先包含以下内容”或“以下信息至关重要”等表述，增强语义引导。
2、采用分层描述方式，例如：“主要事件是A；次要背景为B；补充细节为C”，从而建立信息层级。
3、使用“必须包含”、“不得省略”等强制性措辞来设定关键信息的生成优先级。
三、分段处理并加权汇总
将长文本切分为多个逻辑段落，分别生成摘要后再整合，可提升整体精度与重点覆盖率。
1、按主题或段落划分原文，每段附加一个权重标签，如[高][中][低]。
2、针对[高]权重段落使用更详细的提示词，要求详细提炼；[低]权重部分则允许简化概括。
3、最后合并各段摘要时，再次检查是否保留了所有高权重内容，必要时手动补全。
四、后处理阶段的重点强化
在模型输出初步摘要后，通过二次加工进一步凸显关键信息。
1、将输出摘要中的核心结论用【】或加粗格式重新标记，便于快速浏览。
2、对比原始输入与生成结果，确认所有预设重点均已体现，缺失项需反馈至提示词优化环节。
3、可设置规则：摘要首句必须包含最重要的事实或数据，确保信息传达效率。
