基于人工智能的科技期刊編輯流程優(yōu)化模型研究

中圖分類號：G237.5；G230.7 文獻標識碼：A文章編號：1672-8122（2025）08-0061-06

一、引言

在數(shù)字化快速發(fā)展的新時代，科技期刊作為學術溝通的重要橋梁，其編輯與出版流程的效率和質(zhì)量影響到科研成果的傳播速度和廣度。隨著人工智能技術的不斷進步，特別是機器學習和自然語言的引入，科技期刊編輯流程從傳統(tǒng)模式向智能化轉(zhuǎn)變，加快了信息處理速度，增強了決策的客觀性與準確性。

當前，科技期刊編輯流程存在稿件處理時間長、同行評議效率低以及稿件篩選的主觀性強等問題，不僅影響了科研成果的傳播速度，也降低了學術出版的質(zhì)量和效率。本文研究人工智能技術（如深度學習、數(shù)據(jù)挖掘）在科技期刊編輯流程優(yōu)化模型中的應用，旨在提升科技期刊編輯流程的效率，提高出版流程的透明度與公平性。

二、相關研究概述

學者陳鵬、陳曉宇、劉定坤等指出，人工智能技術為科技期刊的審稿、編輯、排版以及網(wǎng)絡傳播提供了智能化的解決方案，推動科技期刊數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的同時，也帶來了倫理規(guī)則、虛假信息、隱私問題、開放獲取等挑戰(zhàn)[1]。學者桂智剛、吳海西、李睿奇探討了“人工智能 + 區(qū)塊鏈\"在科技期刊出版中的革命性影響，特別是學術成果版權保護、學術不端行為治理、學術出版同行評議等[2]。學者鄭莉和劉惠琴強調(diào)了人工智能技術在優(yōu)化出版流程和提升編校效率方面的重要性[3]。學者劉芳研究了生成式人工智能技術在編輯出版行業(yè)的廣泛應用前景[4]。學者楊麗萍、黃麗蕓、梁秀豪等提出了基于人工智能構建以科技期刊為中心的學術生態(tài)體系的方法[5]。學者黃穎、楊蒿、汪道友等分析了人工智能在科技期刊傳播中的應用與展望[。學者秦雪、王少朋、楊益等研究了人工智能技術在科技期刊產(chǎn)業(yè)鏈中的應用和價值再造[7]。學者董文杰和李苑對人工智能在科技期刊中的需求和應用實踐進行了探討[8]。學者任璐、趙志宏、戴杰等分析了人工智能對科技期刊編輯的影響及應對策略[9]。學者王露研究了人工智能技術在提高科技期刊質(zhì)量和編校工作效率方面的應用[10]。為了推動科技期刊質(zhì)量的提升和編輯效率的革新，本文基于人工智能技術在科技期刊編輯流程中的應用現(xiàn)狀和面臨的挑戰(zhàn)，研究了人工智能下科技期刊編輯流程優(yōu)化模型。

三、智能編輯：人工智能在科技期刊中的革新應用

（一）設計未來：自動化審稿系統(tǒng)的構建

審稿是決定論文質(zhì)量和期刊聲譽的關鍵步驟。同行評審過程往往耗時且依賴于審稿人的主觀判斷與專業(yè)能力，存在一定的局限性。近年來，隨著人工智能技術的發(fā)展，尤其是機器學習和自然語言處理技術的進步，自動化審稿系統(tǒng)的設計與實施已成為科技期刊編輯流程優(yōu)化的重要環(huán)節(jié)。

自動化審稿系統(tǒng)的核心在于利用人工智能算法提高審稿效率和質(zhì)量。借助系統(tǒng)設計能夠?qū)崿F(xiàn)：

1.自動化稿件篩選

利用自然語言處理技術，系統(tǒng)能自動分析來稿的主題相關性和格式規(guī)范性，篩選出不符合期刊要求的稿件。例如，通過訓練模型識別稿件中的關鍵信息（如研究方法、數(shù)據(jù)分析、實驗結果等），初步評估稿件的學術價值，決定是否進人同行評審階段。這一過程可以參考的實例包括使用深度學習模型來識別和分類研究主題。例如，訓練神經(jīng)網(wǎng)絡以識別生物醫(yī)學研究中的實驗方法和數(shù)據(jù)集描述，從而快速篩選出高質(zhì)量的研究論文。

2.智能匹配審稿人

基于歷史數(shù)據(jù)分析，結合審稿人的專業(yè)背景、研究興趣和之前的審稿效率與質(zhì)量，系統(tǒng)可以智能匹配最合適的審稿人。機器學習模型還可以根據(jù)審稿人的反饋不斷優(yōu)化匹配算法，提高匹配的準確性。例如，通過分析過往的審稿記錄，系統(tǒng)能發(fā)現(xiàn)某位審稿人在處理具體領域文章時的效率和反饋質(zhì)量，進而優(yōu)先為相似主題的新稿件匹配該審稿人。

3.審稿意見整合

當多位審稿人提供反饋時，自動化系統(tǒng)可以整合多方意見，依托算法分析意見之間的差異，自動生成綜合評審報告。這不僅加快了決策時間，也增強了決策的客觀性和全面性。例如，系統(tǒng)運用自然語言生成技術將不同審稿人的意見整合成一份清晰的評審報告，同時借助情感分析工具評估各審稿意見的強度和傾向，確保報告的公正性。

4.動態(tài)學習與優(yōu)化

自動化審稿系統(tǒng)具備學習能力，能根據(jù)每次的審稿結果和作者、審稿人的反饋進行自我優(yōu)化。運用深度學習等技術，系統(tǒng)可以不斷提升審稿質(zhì)量和效率，適應科技期刊領域不斷變化的需求。例如，通過追蹤審稿的修改建議和最終接受情況，自動調(diào)整其審稿標準，更精準地評估稿件的質(zhì)量，適應不斷變化的學術環(huán)境。

（二）智選匹配：稿件篩選與智能匹配

在科技期刊編輯流程中，稿件的篩選與匹配關乎期刊的學術質(zhì)量和影響力。傳統(tǒng)的人工篩選方式由于時間成本高且容易受到主觀判斷的影響，篩選結果往往不精準。因此，引入人工智能技術來優(yōu)化這一流程，顯得尤為迫切。

1.技術實現(xiàn)框架

科技期刊的稿件篩選與匹配過程可以運用集成自然語言處理（NLP）和深度學習技術來實現(xiàn)智能化。系統(tǒng)運用自然語言處理技術對提交的稿件進行全文深入分析，自動提取關鍵詞、識別研究主題，并分析研究方法和文章的質(zhì)量。此外，利用深度學習模型，系統(tǒng)可以從歷史數(shù)據(jù)中學習識別高質(zhì)量研究的特征，如研究原創(chuàng)性、論證邏輯性以及數(shù)據(jù)有效性，進而預測新稿件的潛在學術價值。系統(tǒng)根據(jù)稿件的研究領域和關鍵詞，以及審稿人的專業(yè)領域和歷史審稿表現(xiàn)，精準匹配審稿人，從而提高審稿效率，確保稿件評審的專業(yè)性。

2.面臨的挑戰(zhàn)與對策探討

應用智能化稿件篩選與匹配系統(tǒng)時，必須關注數(shù)據(jù)隱私和安全問題。保障措施包括對所有處理的稿件和個人數(shù)據(jù)進行加密，并在系統(tǒng)中實施嚴格的訪問控制，確保只有授權用戶才能訪問敏感信息。定期對數(shù)據(jù)保護措施進行審查和更新，以應對新的安全威脅。此外，機器學習模型可能存在由于訓練數(shù)據(jù)偏差導致的算法偏見問題。對此，應從多樣化的數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，并在模型訓練過程中應用算法審計等技術，檢測和糾正偏見。建立模型解釋性機制，使編輯和審稿人能夠理解模型的決策過程，增強對智能系統(tǒng)的信任。

（三）文字工匠：自動化語言編輯與校對

在科技期刊出版過程中，語言編輯和校對是保證稿件質(zhì)量的關鍵環(huán)節(jié)，直接影響著期刊的學術聲譽和讀者接受度。隨著人工智能技術的發(fā)展，尤其是自然

語言處理（NLP）技術的進步，語言編輯與校對的自動化已成為提升出版效率和質(zhì)量的重要手段。

1.技術實現(xiàn)的深入探討

自動化語言編輯和校對系統(tǒng)主要依托先進的NLP技術，從多個層面理解和處理文本。具體來說，借助算法分析文本的語法結構、標點使用以及語言風格的“一致性”，從而實現(xiàn)高效和標準化的語言修正。此外，系統(tǒng)還能夠?qū)I(yè)術語進行校正，避免使用主觀或模糊的表述，確保用詞的準確性和專業(yè)性，以及檢查論文中邏輯連貫性和論證清晰度。

系統(tǒng)模型通過大量學術文本的訓練，能夠識別并學習學術寫作的特定風格和復雜結構。通過不斷學習最新和編輯標準，能夠適應不斷變化的學術要求，提供持續(xù)更新的編輯支持。

2.應用中的挑戰(zhàn)與解決方案

在應用自動化語言編輯和校對系統(tǒng)時，面臨的主要問題是學術論文中的語言多樣性和專業(yè)術語的復雜性，特別是在跨學科研究中更加突出。因此，系統(tǒng)需要整合多種語言模型及各專業(yè)領域的詞匯庫，并設計具有學習能力的動態(tài)系統(tǒng)，不斷接觸新的語言模型和編輯標準來自我優(yōu)化。同時，維護學術語言的準確性至關重要，因為學術寫作的高度精確性和規(guī)范性要求，任何微小的語言錯誤都可能導致內(nèi)容被誤解。為了保持校對的準確性，自動化編輯工具必須利用包含多元的文本樣本和多樣本錯誤類型的訓練增強其算法。此外，還要將人工智能與編輯的自身優(yōu)勢結合起來，通過引入專家審校環(huán)節(jié)，進一步確保校對質(zhì)量。

針對不同學術期刊的編輯標準和風格要求的差異，自動化系統(tǒng)展現(xiàn)出高度的適應性，能夠根據(jù)具體的期刊要求調(diào)整編輯和校對策略。在編輯規(guī)則和參數(shù)規(guī)定的范圍內(nèi)，為廣泛的用戶群體服務，并滿足各種具體需求。不僅提高了系統(tǒng)的實用性，也確保了服務的廣泛適用性，進而在高效率的同時，保證編輯質(zhì)量和學術嚴謹性。

（四）流程革新：出版流程的效率與優(yōu)化

在現(xiàn)代科技期刊出版領域，人工智能技術已經(jīng)成為推動流程優(yōu)化和效率提升的關鍵因素。它的介入不僅改變了傳統(tǒng)的編輯和審稿方式，還重塑了出版生態(tài)系統(tǒng)。然而，在實際應用中也面臨諸多挑戰(zhàn)，如技術集成的復雜性、數(shù)據(jù)隱私以及人工與機器之間的協(xié)調(diào)問題。因此，科技期刊在引入人工智能的同時，要建立嚴格的數(shù)據(jù)保護程序[]。在此基礎上，人工智能技術主要通過以下幾個方面發(fā)揮作用：

1.智能化稿件處理

依托機器學習和自然語言處理技術，人工智能系統(tǒng)能夠自動處理大量稿件，進行初步的質(zhì)量評估、內(nèi)容分類和語言校對。減少了人力資源的投人，提高了處理速度和準確性。

2.智能匹配系統(tǒng)

利用深度學習算法，系統(tǒng)可以精確地將稿件分配給最適合的審稿人。不僅提高了審稿的效率，還保證了審稿質(zhì)量。

3.編輯決策支持

人工智能技術能夠提供基于數(shù)據(jù)的編輯建議，通過分析歷史數(shù)據(jù)和當前趨勢，幫助編輯制定更具前瞻性的出版策略。例如，通過預測某一研究領域的發(fā)展趨勢，輔助編輯優(yōu)先處理具有高潛力的稿件。

4.實時跟蹤與反饋系統(tǒng)

AI技術可以實時跟蹤稿件的審稿和出版狀態(tài)，便于編輯和作者實時查詢進度。此外，通過分析讀者和作品引用數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會即時反饋提供已發(fā)布文章的影響力。

四、數(shù)據(jù)視野：大數(shù)據(jù)在科技期刊內(nèi)容分析與預測中的作用

（一）探索深藏：文本挖掘與主題識別的智能應用

文本挖掘開始于數(shù)據(jù)的收集和預處理階段。編輯使用自然語言處理（NLP）工具來處理提交的文檔，包括去除停用詞、進行詞性標注以及詞干提取。這些處理步驟為后續(xù)的深入文本分析打下基礎。

在主題識別階段，采用算法如潛在狄利克雷分配（LDA）對處理后的文本數(shù)據(jù)進行分析。LDA模型能夠從文檔集合中聚焦多個主題，每個主題又提煉出一個關鍵詞。編輯根據(jù)這些模型輸出，明確不同文章的主題覆蓋范圍，識別文章中最顯著的研究領域。

文本挖掘還包括情感分析和引文分析。情感分析幫助編輯理解研究態(tài)度和情感傾向，尤其在評審評論文章時能夠發(fā)揮作用。通過情感分析，編輯能夠更好地評估文章的主觀性和情感傾向，提升評審的全面性。引文分析則揭示了文章在學術領域中的影響力。通過檢測文章中的引用關系和引文環(huán)境，可以評估文章的創(chuàng)新程度。通過引文分析，編輯能夠優(yōu)化稿件選擇。

在應用這些技術時，編輯還會使用文本聚類技術分析出文章間的關聯(lián)性，這對于挖掘跨學科研究主題尤其重要。聚類分析可以幫助編輯整理文章，為策劃特刊或?qū)ｎ}提供決策支持。同時，也能更好地管理期刊的稿件流。此外，借助自動化和智能化工具，科技期刊編輯能夠提高出版的效率及質(zhì)量，這是科技融入學術出版深層次的實踐[12]

（二）影響力之網(wǎng)：引文網(wǎng)絡分析與學術評估

在科技期刊出版和評價領域，引文網(wǎng)絡分析是一個關鍵工具。它通過量化方法評估文獻之間的相互引用關系，揭示學術文章的影響力和研究領域的發(fā)展趨勢。引文網(wǎng)絡分析不僅能夠幫助期刊編輯和研究者理解學術論文的核心思想，還對評估期刊的影響力提供了科學依據(jù)。

引文網(wǎng)絡的構建需要收集大量的期刊文章和引用數(shù)據(jù)。這一過程通常依賴于數(shù)據(jù)庫和文獻管理系統(tǒng)中的元數(shù)據(jù)，包括作者、發(fā)表日期、引用次數(shù)、引用文獻等。基于這些數(shù)據(jù)，構建一個網(wǎng)絡圖，以展現(xiàn)文章之間的引用關系。

在引文網(wǎng)絡中，通過計算度中心性、接近中心性和介數(shù)中心性等指標，能夠識別出影響力大的關鍵文章或作者。度中心性高的節(jié)點表明文章或者作者被廣泛引用，是該領域的權威或熱點；接近中心性和介數(shù)中心性則反映了文章在網(wǎng)絡中的位置和橋梁作用，揭示了其在傳播新知識中的重要性。

在實際應用中，引文網(wǎng)絡分析還結合機器學習技術來優(yōu)化。例如，借助預測模型來估計某篇文章未來可能獲得的引用次數(shù)，或者使用聚類算法來識別學術社群和研究群體。通過引文網(wǎng)絡分析，期刊不僅能提升自身的學術影響力，還能更好地服務于學術，推動科學知識的傳播和創(chuàng)新[13]

（三）趨勢預見：發(fā)文動態(tài)與研究熱點的預測

在科技期刊編輯與出版領域，預測發(fā)文趨勢與研究熱點是利用大數(shù)據(jù)分析提高期刊影響力與戰(zhàn)略決策精度的關鍵應用之一。通過分析歷史發(fā)文數(shù)據(jù)、引用頻率和研究主題的變遷，能夠預測未來的研究方向和熱點領域，從而為期刊的內(nèi)容規(guī)劃和專題策劃提供數(shù)據(jù)支持。基于大數(shù)據(jù)的發(fā)文趨勢和研究熱點預測，能夠精準地捕捉學術發(fā)展脈搏，使科技期刊更有效地服務于科研社區(qū)，促進知識的創(chuàng)造和傳播[14]

在實際操作中，編輯首先要收集和整理大量的發(fā)文數(shù)據(jù)，包括文章標題、摘要、關鍵詞、作者信息、發(fā)表時間和被引次數(shù)等。這些數(shù)據(jù)來源于期刊數(shù)據(jù)庫和引用索引數(shù)據(jù)庫，為分析提供了必要的原始材料。其次，使用文本挖掘技術對文章的摘要和關鍵詞進行分析，以識別研究主題和趨勢。這一過程通常涉及自然語言處理技術，如主題建模和關鍵詞提取，這些技術能夠揭示出文章內(nèi)容的主要研究領域和學科交叉點。最后，利用時間序列分析方法跟蹤各研究主題的發(fā)展軌跡和變化速度。例如，通過構建主題流行度的時間序列模型，預測某個研究主題的成長或衰退趨勢。

（四）學科融合：交叉領域的分析與指導

在當前的科研環(huán)境中，學科交叉研究日益增多，為科技期刊的內(nèi)容策略和發(fā)展方向帶來了新的挑戰(zhàn)，也提供了新的視角。大數(shù)據(jù)分析工具能有效預測學科交叉趨勢，為期刊編輯提供決策支持，將科技期刊置于科研發(fā)展的前沿，使其主動適應并引領學術研究的未來趨勢[15]

通過對文獻數(shù)據(jù)集進行分析，編輯可以利用文本挖掘技術來識別文章中的關鍵詞和概念，再運用算法模型分析這些關鍵詞和概念之間的關聯(lián)性。例如，借助關聯(lián)規(guī)則挖掘和網(wǎng)絡分析技術揭示不同學科領域之間的相互作用和依賴關系，識別和分析學科交叉的熱點區(qū)域。幫助期刊把握學術研究的前沿動態(tài)，預測未來可能出現(xiàn)的研究話題。通過建立主題算法分析模型，如潛在狄利克雷分配（LDA），編輯能夠從文本中提取主題并了解它隨時間的演變過程。這種方法適用于跟蹤學科交叉的發(fā)展路徑，例如，編輯能夠關注到相對獨立的學科逐漸演化為交叉融合新學科的過程。通過跟蹤主題演變，預測哪些新興交叉學科會成為未來研究的熱點。

五、智慧評價：人工智能在科技期刊評估中的應用

（一）智能評估：影響因子與期刊排名的現(xiàn)代化分析

在科技期刊領域，利用人工智能進行影響因子與期刊排名的智能化評估涉及復雜的數(shù)據(jù)集成、處理和分析步驟。系統(tǒng)通過與各大科研數(shù)據(jù)庫接口對接，自動收集期刊的引用數(shù)據(jù)、下載統(tǒng)計、引用網(wǎng)絡以及社交媒體上的討論量等信息。這些數(shù)據(jù)來源于學術數(shù)據(jù)庫（如Web of Science，Scopus以及Google Scholar等）和社交監(jiān)聽工具，提供關于期刊文章影響力的全面解析。

收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過初步的整理，去除不完整、錯誤和重復的數(shù)據(jù)記錄，確保后續(xù)分析的準確性。隨后，對數(shù)據(jù)進行更深入的處理，如標準化處理，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式，進行詞頻分析和關鍵詞提取，有助于識別研究趨勢和高頻主題。

影響因子是以期刊兩年內(nèi)發(fā)表文章的被引頻次來計算的。在智能化評估中，建立時間序列模型，評估過程不僅考慮被引頻次，還要結合文章的在線關注度、下載量以及社交媒體上的互動數(shù)據(jù)等新指標，之后借助機器學習算法（如回歸分析）精準預測影響因子的變化趨勢。

此外，為了評估期刊的整體學術影響力，采用網(wǎng)絡分析方法來研究期刊引文網(wǎng)絡中的結構特征，識別關鍵文章和關鍵研究者，分析其在學術網(wǎng)絡中的重要性。

使用上述智能化評估方法，編輯和管理者能夠?qū)崟r監(jiān)測期刊的表現(xiàn)和學術影響力。這種基于數(shù)據(jù)的分析有助于編輯作出有針對性的決策，如專題策劃或者針對新興研究領域的調(diào)整。

（二）聲譽解析：學術聲譽分析的方法與實施

在科技期刊的評價過程中，學術聲譽的分析是一項復雜且多維的任務，涉及到的不只是期刊本身的影響因子和引用率，還包括其在學術界的聲望和認可程度。人工智能技術，尤其是深度學習和自然語言處理技術，為精確評估和提升科技期刊的學術聲譽提供了

有效工具。

首先，構建一個綜合的數(shù)據(jù)集，包括期刊的引用數(shù)據(jù)、編輯和審稿的質(zhì)量、出版的速度以及作者和讀者的反饋。這些數(shù)據(jù)可以從各種數(shù)據(jù)庫和期刊的出版平臺獲取，用以衡量期刊的公眾影響力和學術討論活躍度。其次，運用自然語言處理技術分析這些數(shù)據(jù)中的文本內(nèi)容，如研究論文的摘要、關鍵詞以及讀者和同行的評論等。這一步驟可以揭示出期刊在特定學科領域內(nèi)的專業(yè)地位和研究趨勢。例如，主題建模技術是用來識別期刊文章中常出現(xiàn)的研究主題，情感分析則是幫助評估學術社群對某個期刊或文章的情感傾向，進一步分析期刊在學術界的接受度和認可度。在整個過程中，保證數(shù)據(jù)的完整性和分析的客觀性是非常重要的。

此外，應用人工智能技術進行學術聲譽分析時，還需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全，確保使用的數(shù)據(jù)不侵犯個人隱私且符合相關法律法規(guī)。同時，為了保證科技期刊做出正確的決策，分析結果的邏輯性也是必須關注的問題[16]

（三）評價革新：提升評價體系的客觀性與準確性

利用人工智能進行期刊評價，主要依賴于從期刊的發(fā)表內(nèi)容、引用情況、下載和閱讀數(shù)據(jù)中提取的信息。首先，通過對期刊文章的被引用文獻進行深入分析，評估文章和期刊的影響力，不僅考慮文章的被引用數(shù)量，還要注重引用的質(zhì)量，如被頂尖期刊或領域內(nèi)有影響力的學者引用。

此外，通過分析文章的下載和閱讀數(shù)據(jù)，可以獲取讀者對期刊內(nèi)容的興趣和接受程度。這種分析揭示了哪些主題或文章類型受歡迎，哪些可能需要改進。因此，利用人工智能進行期刊評價不僅提高科技期刊的評價質(zhì)量，還能提升評價的科學性和公平性，這對于整個學術出版領域的健康發(fā)展具有重要意義[17]

六、知識守護：人工智能在版權保護領域的應用

在科技期刊的版權保護方面，自動識別侵權行為為科技期刊內(nèi)容提供了強有力的保護屏障，是科技期刊管理現(xiàn)代化不可或缺的一部分[18]。自動識別侵權行為的核心在于運用機器學習和自然語言處理（NLP）技術來自動檢測和標識潛在的侵權內(nèi)容，從而保護原創(chuàng)研究成果不被非法復制和使用。期刊可以構建一個文本數(shù)據(jù)庫，作為識別侵權的參照。其中，文本資料包括已出版的論文全文、摘要和關鍵詞等。通過訓練NLP模型識別和分析文本中的語言模式和結構，來檢測文本之間的相似性。當檢測到高度相似的文本時，系統(tǒng)會標記這些內(nèi)容，以便進一步的人工審查。自動識別系統(tǒng)還能通過比對外部數(shù)據(jù)庫來確認研究成果的原創(chuàng)性，例如，利用在線數(shù)據(jù)庫（如Crossref、PubMed以及GoogleScholar等）實時檢索相關文獻的引用和被引情況，從而分析研究內(nèi)容的獨創(chuàng)性和引用完整性。

七、結語

隨著技術的進步，未來的科技期刊編輯系統(tǒng)將更加智能化，能夠?qū)崟r學習和適應學術趨勢的變化，不斷提高稿件處理的精確性和效率。人工智能技術將持續(xù)提升科技期刊的服務質(zhì)量和學術影響力，更好地服務于全球的科研和學術發(fā)展。

不可否認的是，該技術仍處于發(fā)展階段，科技期刊編輯系統(tǒng)仍然需要資深編輯人員的專業(yè)判斷和決策。未來，科技期刊編輯系統(tǒng)需要在充分利用人工智能技術的同時，引入編輯人員進行監(jiān)督，以確保編輯流程的全面性和準確性。

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[責任編輯：宋嘉樂]