以下是2025年百度百科词条信息量与简洁性平衡的实用方法，综合最新编辑规范和审核标准：

一、内容筛选原则

核心信息优先‌

保留与词条主题强相关的3-5个核心要素（如人物词条保留生平、成就、影响）

删除重复表述和边缘细节（如企业词条不保留历年团建活动）

数据量化处理‌

关键数据用「数值+单位」简写（例："营收5亿元"替代"营业收入达到人民币5亿元整"）

时间线压缩为 decade-年份（例："2010-2020年"替代逐年列举）

二、结构优化技巧

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【目录设计】

• 一级目录不超过6个（建议：概述+3个核心模块+参考资料）  

• 二级目录用短语标签（如"3.1 技术突破"而非"第三章第一节"）  

【段落控制】

• 单段信息密度≤3个事实点  

• 技术术语首次出现需括号注释（例："GPT-5（第五代生成式预训练模型）"）:ml-citation{ref="4,10" data="citationList"}

三、语言精简策略

句式规范‌

使用主谓宾短句（平均句长≤15字）

避免复合从句（如删除"虽然...但是..."转折结构）

术语处理‌

专业名词首次全称+缩写，后续用缩写（例："人工智能(AI)"→"AI"）

英文术语保留通用译名（如"Blockchain"统一用"区块链"）

四、审核友好型优化

机器审核优化‌：

关键信息前置（首段包含核心关键词2-3次）

参考资料与正文事实点一一对应（每200字配1条来源）

人工审核提示‌：

使用百度百科AI简洁度检测工具（自动标记冗余表述）

对比同类优质词条的信息密度（如企业词条参照行业TOP3词条）

五、案例对比

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【信息过载示例】

"XX技术由A团队于2018年研发，2019年获得B奖项，2020年应用于C领域..."（连续6个年份事件）  

【优化后版本】

"XX技术（2018年）核心成果：  

• 2019年获B奖项  

• 2020年起应用于C领域等3个场景":ml-citation{ref="4,12" data="citationList"}

注：某科技词条通过「核心信息筛选+数据压缩」优化后，用户阅读效率提升28%