连接词是文本逻辑衔接的核心要素，但AI生成文本常过度使用“首先、其次、最后、此外、然而”等高频连接词，这些连接词已成为AI生成痕迹的典型标志，极易被检测工具识别。因此，避开AI高频连接词，选用更具个性化的连接词进行替换，是降低AIGC率的重要技巧。本文将梳理AI高频连接词清单，分享分场景的替换方案和使用技巧，帮助用户通过连接词优化提升文本原创性。
首先，梳理AI高频连接词清单。结合大量AI生成文本的分析，以下连接词是AI的高频使用词汇，需重点避开：
一、顺序类连接词：首先、其次、再次、最后、第一、第二、第三；
二、递进类连接词：此外、另外、再者、而且、同时；
三、转折类连接词：然而、但是、不过；
四、因果类连接词：因此、所以、因而、由此可见；
五、总结类连接词：综上所述、总而言之、综上所述、总的来说。这些连接词的过度使用会使文本呈现明显的AI模板化特征，降低原创性。
一、顺序类连接词：首先、其次、再次、最后、第一、第二、第三；
二、递进类连接词：此外、另外、再者、而且、同时；
三、转折类连接词：然而、但是、不过；
四、因果类连接词：因此、所以、因而、由此可见；
五、总结类连接词：综上所述、总而言之、综上所述、总的来说。这些连接词的过度使用会使文本呈现明显的AI模板化特征，降低原创性。
分场景连接词替换方案：
一、顺序类场景（用于阐述多个要点或步骤）。替换核心：选用更具语境适配性的连接词，结合内容自然过渡，避免生硬的顺序标注。替换方案：1. 首先→起初、最初、首要的是、开篇需明确的是、从核心逻辑来看；2. 其次→其次要的是、在此基础上、进一步而言、结合上述内容、在核心要点之外；3. 最后→最终、归根结底、综上可知、收尾来看、从整体效果来看。示例：将“首先，分析研究背景；其次，阐述研究方法；最后，总结研究成果”改为“起初，结合行业发展现状分析研究背景的时代意义；在此基础上，详细阐述本研究采用的核心方法及实施步骤；归根结底，从理论和实践两个维度总结本研究的核心成果”。
一、顺序类场景（用于阐述多个要点或步骤）。替换核心：选用更具语境适配性的连接词，结合内容自然过渡，避免生硬的顺序标注。替换方案：1. 首先→起初、最初、首要的是、开篇需明确的是、从核心逻辑来看；2. 其次→其次要的是、在此基础上、进一步而言、结合上述内容、在核心要点之外；3. 最后→最终、归根结底、综上可知、收尾来看、从整体效果来看。示例：将“首先，分析研究背景；其次，阐述研究方法；最后，总结研究成果”改为“起初，结合行业发展现状分析研究背景的时代意义；在此基础上，详细阐述本研究采用的核心方法及实施步骤；归根结底，从理论和实践两个维度总结本研究的核心成果”。
二、递进类场景（用于补充说明或深化观点）。替换核心：选用更具学术性或个性化的连接词，增强观点的层次感。替换方案：1. 此外→除此之外、与此同时、再者、更进一步地说、从另一个角度来看；2. 另外→值得补充的是、需要强调的是、除此之外还有、在这一基础上延伸；3. 而且→更重要的是、尤为关键的是、此外还需注意的是。示例：将“AI技术在医疗领域有广泛应用，此外，在教育领域也有重要价值”改为“AI技术在医疗领域的诊断辅助、治疗优化等场景已实现深度应用；值得补充的是，在教育领域，AI智能教学系统、个性化学习推荐等应用也显著提升了教学效率和质量”。
三、转折类场景（用于表达不同观点或转折关系）。替换核心：选用更自然的转折表述，避免生硬的转折连接。替换方案：1. 然而→不过、但值得注意的是、反观之下、与之不同的是、但从实际应用效果来看；2. 但是→但结合实践经验来看、但深入分析后发现、但这一观点存在一定的局限性；3. 不过→但需客观看待的是、但从另一个维度分析。示例：将“AI生成文本效率高，然而原创性不足”改为“AI生成文本的效率优势显著，能快速完成大量文本创作；但值得注意的是，其原创性普遍不足，常存在模板化表述和逻辑断层问题”。
四、因果类场景（用于表达因果关系）。替换核心：结合语境优化因果表述，增强逻辑的连贯性。替换方案：1. 因此→故而、由此可见、基于此、综上所述、受此影响；2. 所以→因而、正因如此、由此导致、基于上述分析可得；3. 因而→故而、从而、进而导致、由此衍生出。示例：将“AI技术不断迭代，因此其应用场景不断拓展”改为“AI技术的持续迭代升级，显著提升了其功能稳定性和适配性；故而，其应用场景也从最初的简单文本生成，逐步拓展到医疗、教育、工业等多个领域”。
连接词替换的使用技巧：一是结合语境灵活选择。不同文本类型和段落语境适配的连接词不同，学术论文需选用正式、学术的连接词，工作报告可选用简洁、精准的连接词。二是避免新的连接词重复。替换后需检查文本，避免过度使用某一替换后的连接词，可通过多种替换词交替使用，增强文本的多样性。三是借助工具辅助识别。可先通过自动降AIGC率工具：aigc.qkcnki.com识别文本中的AI高频连接词，再进行针对性替换。通过以上连接词替换技巧，可有效打破AI模板化表述，提升文本原创性，降低AIGC率。
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