比grammarly更好的软件ChatGPT！支持SCI论文语言语法检测、论文润色！

科研全流程都能用，尤其是对于英语非母语的科研工作者，更是省去了许多繁琐的步骤，能极大地提高日常工作效率。无论是编写请假理由，还是写邮件、翻译和润色等工作，GPT-4都能够准确、迅速地帮你完成，且语言表达地道，更human-like。笔者在这里，就翻译和润色为大家来感受下她的魅力！

常见问题：chatgpt能否取代人工润色：

无论用软件怎么改，其实都还在自己固有的框架之下。软件只会帮你挑出语法搭配的错误，但不会帮你把整个句子换一种方式重写，更不会对文章整体结构进行重新排布和规范。这种修改就像那种“被动式修改”。

而人工润色的时候会给按照文章内容，重新拟定一个更吸引人也更恰当的题目。这种修改是“主动的”，是可以在原有文章架构的框架中，突破、重塑和提升的。

相比于软件润色，人工润色也有着其不可代替的优点：

1.人工润色侧重于论文内容的表达和语言组织方面。一般需要编辑根据自己的判断对内容进行润色修改，可以及时发现问题，帮助作者提高文章质量。

2.专业性强。专业对口的语言编辑比较注重学术严谨性，在一些语法、专业单词、专业术语的使用上会十分考究，这一点是软件目前无法实现的。

chatgpt润色功能介绍

为了亲自测试，笔者真的是费了九牛二虎之力，使用了“魔法”终于成功登录ChatGPT-4。这里给大家展示一下4版本的翻译和润色能力，为了更好的对比，本人选取了一篇Science Advances（以下简称“SA”）上已发表文章的摘要段落，自译成中文后，进行翻译和比对，结果如下。

第一步，直接“中译英” ，将文献的摘要的一段翻译成了中文，然后分别给到GPT和DeepL进行中译英翻译，以下为两个结果的截图。虽然是中译英，跟原文对比，较为资深的翻译软件DeepL和新晋选手GPT，结果均还不赖，以下为详细比对。

图1 ChatGPT-4翻译

图2 DeepL翻译

为了更好的对比，本人将GPT、DeepL和SA原文中的相应句子拎出来，分别从专业词汇和句式表达两个方向，专门地进行了比对，以下分析为查证后的个人观点（如有不足，请批评指出）。

1.首先，在电子皮肤领域，“触觉”感知，“tactile”使用频次应该优于“haptic”，因此GPT更优一些；对于“测量和区分”，GPT和DeepL都使用了“measure and distinguish”也很准确。

2.其次，观察到对于“实时”的翻译有差别，in real-time和in real time。这里，real-time 应该是形容词性，real time 是名词，这里，我认为更合适的表达应该是“measure and distinguish in real time” or “real-time measurement and distinguishing”。所以关于这点，DeepL翻译更准确点。

3.当然，基于大语言模型的GPT４已经表现相当不错了，如将“毫秒级的响应时间”翻译为“millisecond-level response time”，还是比较简洁和紧凑的。

以上仅仅是中译英的第一步结果，为了进一步完善，还有接下来的润色。基于GPT对英文的prompt，有更优化的结果，因此，又将上述翻译出来的段落进一步润色处理，给到的prompt为：“I want you to act as an academic journal editor. Please rephrase/polish the paragraph from an academic angle based on the writting style of the XX journal: XXX”。

分别以“Science”和“Nature”期刊的写作风格进行润色，结果截图如下。

对此，笔者对两者挑选性进行了比对。

1.首先，个人感觉rephrase的段落相比之前，一些非专业性词汇相对更高级些了。比如将“require”更替成了“necessitate”，将“result in”更替成“endow...with...”等等。因此，我们可以根据自己的需求，进行选择性替换。

2.其次，对于相邻位置或同一个段落里，同个意思的词汇尽量选择用了不同的表达方式。如前后段落意思里的“测量和区分”，一个是用“discern”和“measure and discriminate”，一个是“measurement and differentiation”和“measure and discriminate”；这点都有注意得很好。笔者更钟意Nature style里面rephrase。当然，两个结果都算是优质的，可以根据个人想法，选择性优化。

3.还有，GPT真的会“思考”！标黄的句子，是GPT自己加的总结性话语，还有 “novel”和”exceptional”等词汇均是自己“审时度势”后添加的（额外的惊喜）。

如果你还不太满意，那么为了使润色达到更好的效果，其实你还可以教她做更多事情。毕竟只要你会提prompt，她就会更“smart”。

比如，我觉得低迟滞的表达太普通了，想将“low hysteresis”变成更高级的词汇。于是，我给了她这样的prompt，“In the field of e-skin, please find an alternative for “low hysteresis” with more professional and advanced term”，得到的反馈如下：

结果是，不仅将“low hysteresis”替换成了“minimal viscoelasticity”，还详尽地给出该名词的具体解释。

所以，对于论文的翻译和润色，如果你用好了GPT-4，笔者认为就够了。经测评，GPT-4基本上不会胡说八道了，所以我们要思考的是，如何循序渐进地给出好的prompt，正确地引导她给出你想要的，因为她足够谦逊和聪明，也将会更智慧。

最后，用GPT-4给出的答案，共勉：“chatGPT4虽然可以提供帮助和建议，但它并不能完全取代人类的编辑和校对。因此，您应该仍然要认真审核chatGPT4提供的建议，并自行决定是否采纳。”