适配维普“关键词匹配+段落相似度”算法，重点降低核心术语重复率、优化段落结构，适配其新增的图表识别功能。
维普核心特性：① 数据库以期刊论文、科技论文为主，工科、科技类论文比对精准；② 算法侧重关键词出现频率与段落整体结构相似度，核心术语密集易标红；③ 2026年新增图表内容识别，直接复制图表易标红。
针对性降重策略：
1. 核心术语等效替换：用学科同义术语替换高频关键词，控制每300字段落关键词出现次数≤5次。示例：工科“人工智能”→“智能交互技术”、“PLC控制”→“可编程逻辑控制器调控”；
2. 调整段落结构：打破原“论点-论据-结论”逻辑，采用“问题-分析-论点-论据”结构。示例：原段落“智能制造需大数据技术。大数据可处理海量数据。因此大数据是核心”→ 调整后“智能制造面临设备故障预警难的问题，需精准分析海量运行数据。大数据技术的4V特征适配该需求，能实现故障预警，是智能制造的核心支撑”；
3. 图表原创化：按前文“图表降重技巧”优化，避免截图、仅改标题；
4. 规避高频文献：维普有专属“高相似度文献库”，优先引用被引次数低的文献。
高频避坑点：① 不可遗漏参考文献的“卷（期）”“页码”（维普对此要求严格）；② 避免段落关键词密度过高，可用代词替代部分术语；③ 工科论文重点优化技术描述段落，避免与同类科技论文重复。
