废话文学检测器
Introduction
废话率检测器。输入用户粘贴的文本或文本文件路径（可选指定文体、目标读者 novice/general_reader/expert、模式 serious/fun），先跑本地 Python 统计引擎拿到可复算的形式指标（压缩率、重复 n-gram、模板词密度、字符熵、相邻条件熵、相邻互信息），再由大模型独立做语义审查，按「文体 × 目标读者 × 阅读任务」识别无效冗余、必要复述、解释性重复、语义空转与表达低效，**区分横向重复（同一句说两遍）、纵向冗余（句子全新但命题由作者定义必然推出、读前即可预测）、预知冗余（第一次说但目标读者早知道）三类无效冗余**，并按「领域内行度 × 理论内行度」两维建立混合读者模型（如执业建筑师读精神分析论文＝领域 expert × 理论 novice），同时输出「废话率（可删多少）」与「信息增益（读后多了多少猜不到的东西）」两个数、红黄绿灯号、最多 3 条可核验证据和可跳读段，并默认产出一张**结果信息卡片**（灯号／定性判断／量化依据三段固定版式）。工作流：取文本 → 执行统计测量 → 读取 JSON 初筛 → LLM 语义审查 → 建立两维读者模型 → 文体保护 → 三类冗余判定（反事实预测／框架修正／可证伪性；行业培训／同类替换）→ 证据融合 → 估计废话率与信息增益 → 决定可跳读段 → 输出简洁报告。触发词：废话率、废话检测、废话率检测器、这篇废话多不多、废话文学、检测废话、水货文案、含水率、信息密度、无效信息、空话套话、官话套话、这篇值不值得读、文章水分、读完什么也没得到、说得都对但没用、正确的废话、分析命题、贴标签论证、向专家介绍常识、给同行讲入门、帮我测一下废话、压缩后剩多少干货、读前筛查、bullshit rate detector / detect filler text / information density check。
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