基于 DeepSeek 技术的环境影响评价智能化路径研究

摘要

随着环境管理工作对评价效率与内容质量提出更高要求，传统环评报告编制方式在应对复杂数据整合与文本生成任务方面存在显著局限。DeepSeek技术作为具备语言理解与生成能力的深度语言模型平台，为环评文本内容的智能化生成提供了全新路径。本文围绕DeepSeek平台在环境影响评价中的具体应用展开研究，分析其在资料整理、结构建构、术语调用、技术路线描述等方面的生成能力与适配机制，探讨其在报告内容生成过程中的质量保障手段，并构建环评辅助文本编制的评估指标体系，为推动环评编制流程的高效化与规范化提供实践参考。通过分析其在系统融合与流程嵌入中的实际路径，进一步验证DeepSeek技术在环评智能化转型中的可行性与实用价值。