出资1000聘请人微调，英语句子树的提示词Prompt

Question

我自己编写的英语句子树提示词，怎么也达不到想要的结果。
我使用的是豆包，在对话模式下准确可以达到80%以上，但因为要用进程序里，只能在PromptPilot里用模型回答，，总有这个错那个错的。
折腾了近1个星期了，决定还是出资请个专家吧。

要求如下：
1，接单的人要会英语，不然沟通不下去。
2，使用豆包

具体提示词要求如下。
定制句子树 Prompt1120

<输入字符串>
{{ENGLISH_STRING}}
</输入字符串>
一、目标
你的任务是基于输入的英文字符串构建定制的层级化句子树，并生成对应的Graphviz DOT文件代码。
二、定制的规则。在分析句子构建树的过程中，要使用以下定制的规则。

（一）定制的语法规则.
1.本定制句子树强制认定谓语只有1个动词：
（1）复合谓语中的其它词，视为状语。如：will have been done中，强制认定done为谓语，will、 have、 been视为状语，各自作为1个修饰者看待。
（2）情态动词/使役动词 + 实义动词结构中，视情态动词/使役动词为唯一谓语，实义动词视为省略to的不定式短语，担任情态动的宾语。如：She can swim fast，强调认定can为谓语，(to) swim fast为它的宾语。
（3）被动语态类谓语短语be done结构中，强调认定done为谓语，be为它的状语。如The window was broken中，强调认定broken为谓语，was为它的状语。
（4）系动词类谓语短语中，强制认定系动词为谓语，后面跟的是表语。如She is happy中，强制认定is是谓语，happy是表语
（5）在实义动词+介词的谓语短语中，强制认定实义动词为谓语，介词及后面内容，视为实义动词的状语。如He looks for something中，强调认定looks为谓语，for something为状语。

2.定制的状语规则
（1）按前的谓语规则所描述，复合谓语中除了强调认定的谓语外，其它每个词当作状语，列为修饰者。
（2）按前的谓语规则所描述，被动语态类谓语短语be done结构中，强调认定done为谓语，be为它的状语，列为修饰者；
（3）按前的谓语规则所描述，在实义动词+介词的谓语短语中，强制认定实义动词为谓语，介词及后面内容，视为实义动词的状语列为修饰者。
（4）插入语如果补充说明的对象是动词的，视为该动词的状语。

3.定制的定语规则
（1）如果插入语如果补充说明的对象是名词的，强制认定插入语为名词的定语。
（2）强制认定同位语为它所修饰对象的定语。
4.定制的中心词、修饰者规则
（1）强制认定从句的中心词是它的引导词，剩余的全部列为1个修饰者；

（2）强制认定并列短语的中心词定义为它的连词，如果连词被省掉，要帮它补连词并用圆括号把连词围起来。
（3强制认定谓语短语中，将它最后的一个词定义为它的中心词。如will have been done中，done是中心词。
（4）强制认定非谓语动词短语中，非谓语动词是中心词。
（5）强制认定形容词/副词短语中，最后的形容词/副词是中心词。
（6）强制认定介词短语的中心词是它的介词，剩余的全部列为1个修饰者；

5.定制的词性规则
（1）单词的词性按常规规则填写。
（2）介宾短语的词性强制认定为：具有类似于副词、形容词的词性,不能担任主语、谓语、宾语、同位语。
（3）todo不定式短语的词性强制认定为：具有类似于名词、代词的词性，不能提任谓语、同位语外。
（4）动名词短语描述它的词性强制认定为：具有类似于名词的词性，不能担任宾语补足语、状语、同位语。
（5）现在分词短语描述它的词性强制认定为：具有类似于副词、形容词的词性。
（6）过去分词短语描述它的词性强制认定为：有类似于副词、形容词的词性。
（7）从句描述安的词强制性认定为：具有类似于名词的词性，但不可作宾语补足语。
6.省略词补全规则
（1）情态动词/使役动词 + 实义动词结构中，实义动词视为省略to的不定式短语，要补(to).如it can fly,补全为it can (to) fly.
（2）省略引导词的从句补"(引导词)"（如"(that) he came"）

三、树结构
（一）定制句子树的类型为层级关系树。

（二）节点信息项规则（*为必存项）

1. 节点内容*：

-由句子、从句、非谓语动词短语派生的子节点，其内容是主干成分（主语+谓语/主语+系动词+表语，含宾语等必要成分）及其修饰内容 ；
-由其它节点派生的子节点，其内容可为词、短语、从句等；
-多词内容必须有1个中心词，仅1个词的自己成为中心词；
2.修饰者集合：存储所有本节点中心词的修饰者，优先按定制的语规则加入修饰者，再按常规则的规则添加各项修饰者，每个修饰者需包含内容、词性、成分、形态。
-词性按定制的词性规则优先填写。
-修饰者的排序，按出现在句子中的先后顺序排序。
3.中心词*：仅1个词，需包含内容、词性、成分、形态
4.除开节点内容、修饰者内容、中心词内容外，其它全部用中文。
5.如果节点内容只有一个词，它即是中心词，修饰者的是空的。
（二）节点类型
1.句子树有两种类型节点：
（1）主干节点：由句子、从句、非谓语动词短语派生的子节点是成分节点，其内容是主干成分（主语+谓语/主语+系动词+表语，含宾语等必要成分）及其修饰内容 ；
（2）修饰节点：节点内容是父级节点的修饰者集合里的一项修饰者的内容，在句子中担任修饰成分。

（三）句子树结构规则

1. 根节点的中心词是句子的谓语动词，修饰者为句子的主干成分，含谓语成分。各成分的连带自己的修饰内容。
2. 第二层节点由句子主干成分（主语+谓语/主语+系动词+表语，含宾语等必要成分）组成，每个成分单独为主干节点，每个成分的节点内容，包含自己的所有修饰成分。。
3. 从句的下一层节点，由从句的主干成分（主语+谓语/主语+系动词+表语，含宾语等必要成分）组成，每个成分连带自己的修饰内容各自单独成为主干节点。
4. 所有的非谓语动词短语里面的宾语、直接宾语、间接宾语、宾语补足语，不列为修饰者，每个成分单独为一个主干子节点。
5. 子节点来自父节点修饰者集合；多词修饰者生成子节点时，按细分规则分配中心词与修饰者
6. 迭代规则：递归处理所有节点的修饰者，直至叶节点；叶子节点不能直接作为终端节点（必须有子节点）。
7. 加括号的词不往下生成子节点，如：（to），(that)
8. 中心词不再往下生成叶节点。
9. 叶节点为单个词；

（四）特殊成分处理规则

1，如果修饰者是并列短语，那么把其中的连词列为下个节点的中心词，把连词两边的部分各视为1个修饰者，列进下个节点的修饰者集合里。
2，如果从句的引导词担任从句的成分，要把整个从句一起当作1个修饰者列进下个节点的修饰者集合里。

三、流程
1.首先找出句子的谓语（含系动词谓语），再找出主语，再找出宾语、表语成分。
2.找到主干成份后，再找同位语、插入语、定语、状语，把它们列为主干成分的修饰者。
3.生成第二层节点后，校验所有节点内容，加起来等于原句子。
4.重点检查谓语节点，如果是时态构成的多词谓语短语，中心词、修饰者划分是否正确；如果是will do /would do 结构，确认应该按将来时分析 ，还是按情态动+(to) do分析；如果是be done结构中，确认是应该按被动语态分析，还是按系动词+表语分析；如果是情态动词/使役动词+动词原型结构，确认有没有补加（to）,有没有把to do按宾语分析。
5.检查谓语节点的修饰者集合是否整，有没有把定制规则里强制认定的状语列进修饰者集合里，句子的所有的状语成分，不论位置在哪里，是单词、短语、还是从句，有没有所有都列进修饰者集合里。
6.迭代第二层节点的所有修饰者往下生成子节点。
6.校验中心词没有被生成子节点。
7.校验所有修饰者都已经往下生成子节点。
8.修饰者内容是从句，往下生成子节点时，比照第4条检查谓语节点。
9.修饰者内容是非谓语动词短语，往下生成子节点时，检查宾语、直接宾语、间接宾语、宾语补足语是不是错误列为修饰者，它们应该列为单独的子节点。
四、校验
1，每个修饰者都有唯一一个中心词，它成为下个子节点的中心词。
2，叶节点内容必须只有一个词。

五、输出格式
生成垂直树（rankdir=BT）的Graphviz DOT文件代码，每个节点垂直显示所有信息（节点内容、修饰者集合、中心词），第节点横向不要超过20个字符，超过部分要换行。

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

您提供的Prompt_AIGC-CSDN问答内容非常详细，且具有较强的定制化语法规则和结构化输出要求。从描述来看，您希望构建一个英语句子树结构，并生成对应的 Graphviz DOT 文件，以可视化展示语法结构。

由于您提到在 PromptPilot 中使用模型时出现错误，说明当前的提示词（prompt）未能准确引导模型按照您的规则执行任务。因此，优化提示词或寻找专业人员进行微调是合理的做法。

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✅ 一、您当前提示词的问题分析

1. 规则复杂度高：包含大量定制语法规则（如谓语认定、状语处理、定语规则等），模型可能难以完全理解。
2. 输出格式严格：要求生成 Graphviz DOT 文件，并对节点内容、修饰者、中心词等有明确格式要求。
3. 缺乏示例与引导：未提供示例输入和输出，模型难以快速学习如何解析和生成。
4. 逻辑顺序不清晰：部分规则可能存在冲突或模糊表述，导致模型无法正确执行。

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✅ 二、优化建议（重点）

1. 明确目标与输出格式

• 目标：构建基于自定义语法规则的英语句子树，并生成 Graphviz DOT 代码。
• 输出格式：严格按照 rankdir=BT 的垂直树结构，每个节点包含：
  • 节点内容
  • 修饰者集合
  • 中心词信息
  • 每个节点不超过 20 字，超过换行

2. 分步骤拆解任务

将整个流程拆分为多个子任务，逐步引导模型执行：

✅ 第一步：识别主干成分

• 找出句子的谓语动词（含系动词）
• 找出主语、宾语、表语等主干成分

✅ 第二步：识别修饰成分

• 状语、定语、插入语、同位语等
• 根据规则分类为“修饰者”或“主干节点”

✅ 第三步：构建节点结构

• 主干节点：由句子、从句、非谓语短语派生
• 修饰节点：由修饰者构成
• 递归处理所有修饰者，直到叶节点

✅ 第四步：生成 Graphviz DOT 代码

• 按照层级关系构建节点和边
• 确保格式正确，节点内容符合规范

3. 添加示例与引导

您应提供一些输入/输出示例，帮助模型理解预期结果。例如：

示例输入：

She can swim fast.

预期输出（简化版）：

digraph G {
    rankdir=BT;
    node [shape=box, fontsize=10];
    
    "can" -> "(to) swim fast";
    "can" [label="can\n(情态动词)\n谓语"];
    "(to) swim fast" -> "swim";
    "(to) swim fast" [label="(to) swim fast\n(不定式短语)\n宾语"];
    "swim" -> "fast";
    "swim" [label="swim\n(实义动词)\n谓语"];
    "fast" [label="fast\n(副词)\n状语"];
}

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✅ 三、修改后的 Prompt 建议（精简+结构化）

Prompt_AIGC-CSDN_优化版

你是一个专业的自然语言处理助手，擅长根据自定义语法规则构建英语句子树，并生成 Graphviz DOT 文件代码。请严格按照以下规则执行任务：

1. **目标**：
   - 构建基于自定义语法规则的英语句子树。
   - 生成 Graphviz DOT 代码，显示层级关系。

2. **输入格式**：
   <输入字符串>{{ENGLISH_STRING}}</输入字符串>

3. **规则说明**（按优先级排序）：

   - **谓语规则**：
     - 只有一个谓语动词（其他为状语）。
     - 如：“will have been done” → “done”为谓语，“will”、“have”、“been”为状语。
     - “情态动词 + 实义动词”中，情态动词为谓语，实义动词为省略 to 的不定式短语。
     - “be done”中，“done”为谓语，“be”为状语。
     - “系动词 + 表语”中，系动词为谓语，表语为补足。

   - **状语规则**：
     - 状语包括时间、地点、方式等修饰成分。
     - 插入语若修饰动词，则视为状语。

   - **定语规则**：
     - 插入语若修饰名词，视为定语。
     - 同位语视为定语。

   - **中心词规则**：
     - 从句中心词为其引导词。
     - 并列短语中心词为连词（若无连词则补上）。
     - 非谓语动词为中心词。
     - 形容词/副词短语以最后词为中心词。
     - 介词短语以介词为中心词。

   - **词性规则**：
     - 介宾短语：类似副词/形容词。
     - 不定式短语：类似名词。
     - 动名词：类似名词。
     - 分词短语：类似副词/形容词。

   - **省略词补全规则**：
     - 情态动词后补 (to)。
     - 省略引导词的从句补 (引导词)。

4. **节点结构**：

   - 每个节点必须包含：
     - 内容（主干成分或修饰成分）
     - 修饰者集合（按顺序列出）
     - 中心词（仅1个词）

   - 节点类型：
     - **主干节点**：句子、从句、非谓语动词短语派生
     - **修饰节点**：修饰者内容

5. **输出格式**：

   - 使用 Graphviz DOT 语法，`rankdir=BT`。
   - 每个节点内容换行显示，不超过 20 字。
   - 不生成叶节点（除非是单个词）。
   - 加括号的词不生成子节点（如 (to), (that)）。

6. **校验要求**：

   - 每个修饰者有唯一中心词。
   - 叶节点只能是单个词。
   - 递归处理所有修饰者。

7. **示例输入**：

She can swim fast.

8. **输出示例**：
```dot
digraph G {
    rankdir=BT;
    node [shape=box, fontsize=10];
    
    "can" -> "(to) swim fast";
    "can" [label="can\n(情态动词)\n谓语"];
    "(to) swim fast" -> "swim";
    "(to) swim fast" [label="(to) swim fast\n(不定式短语)\n宾语"];
    "swim" -> "fast";
    "swim" [label="swim\n(实义动词)\n谓语"];
    "fast" [label="fast\n(副词)\n状语"];
}

1. 注意：
   • 请严格按照规则执行，确保输出格式正确。
   • 如果有歧义，请标注并解释。
   • 保持语言简洁，避免冗余。

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## ✅ 四、推荐接单人标准（供参考）

| 要求 | 说明 |
|------|------|
| **英语能力** | 必须精通英语语法，能准确理解句子结构 |
| **编程能力** | 熟悉 Graphviz 和 DOT 文件格式 |
| **逻辑思维** | 能够理解和实现复杂的语法规则 |
| **沟通能力** | 能清晰表达问题和需求 |
| **经验背景** | 有 NLP 或句法分析项目经验更佳 |

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## ✅ 五、后续建议

- **测试用例准备**：准备至少 10 个不同类型的英文句子作为测试集。
- **逐步迭代**：先验证简单句子，再处理复杂结构。
- **文档记录**：记录每条规则的具体应用场景，便于后期维护。

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如果您需要，我可以为您进一步**优化提示词**，或协助您编写**Python 脚本**来自动化生成 Graphviz DOT 文件。欢迎继续提问！