对于论文,有三个层次,分别是信息传递,即读者看到的是论文;逻辑,即信息的传递按逻辑来组织;思想,即论文的深层次反映的是作者的思想。通俗的说,信息为表,逻辑为骨,思想为心。
阅读与写作,对于读者和作者,三个层次的展现是完全不一样的,对于读者,从信息,再到逻辑,最后得到里面的思想。而对于作者,是先有思想,然后形成逻辑,最后用论文来作为信息进行传递。
所以,在写作的时候,我们要转变角度,一切从读者的角度出发,以读者为核心阐述工作,具体的做法如下:
信息的呈现符合读者的认知惯性:深入入浅出,引人人入入胜,让读者快速找到想要的信息
尽量量降低读者的理理解难度:合理理地综合使用用信息元素:图>曲线>表>正文文>公式
尽量量提高高读者阅读时的愉悦感:思想新颖、组织合理理、逻辑严密,论证充分、文文笔优美、排版美观
就是几句话概括你的工作,用语要简单,让外行能看懂,一般存在误区如下:
力图把所有细节都说清楚
用很专业的术语来描述
出现数学符号
正确摘要其实应该写:问题是什么,也就是需要解决的问题;我们做了什么,什么方法模型;大概是怎么做的,也就是简略的讲方法和模型;我们做得挺不错的,也就是说明文章的贡献。
比题目和摘要更进一步,用几段话说清你的工作,注意要点是充分论证你所做工作的必要性和重要性,要让审稿人认同并迫不不及待想往下看。注意行文逻辑严密,论证充分。
在介绍中的常见逻辑或者说步骤是:
说明问题是什么;简单罗列前人工作;描述我们的工作。
说明问题是什么; 目前最好的工作面临什么挑战;我们的方法能缓解上述挑战(更加可取)
然后具体的对于段落的写法为:每个段落有个论断性的中心句,其余部分都是支撑句,围绕中心句展开论证,前人工作有具体数据的要写出来,支撑句之间可分类组织,段尾可以加上衔接句。(注意:支支撑句句要论证严密)
比题目和摘要更进一步,用几段话说清你的工作,注意要点是充分论证你所做工作的必要性和重要性,要让审稿人认同并迫不不及待想往下看。注意行文逻辑严密,论证充分。
在介绍中的常见逻辑或者说步骤是:
说明问题是什么;简单罗列前人工作;描述我们的工作。
说明问题是什么; 目前最好的工作面临什么挑战;我们的方法能缓解上述挑战(更加可取)
然后具体的对于段落的写法为:每个段落有个论断性的中心句,其余部分都是支撑句,围绕中心句展开论证,前人工作有具体数据的要写出来,支撑句之间可分类组织,段尾可以加上衔接句。(注意:支支撑句句要论证严密)
在写模型方法时,不要一上来就描述你的工工作,可以先介绍背景知识(往往就是baseline),这样做的好处有如下三点:
有利于降低初学者或其他领域学者的理解难度
有利于对introduction中的论证做更详细的解释
有利于对比baseline和你的方法
在选取数据的时候要公认的标准数据和state-of-the-art系统,实验要先辅后主,他们的作用为:辅助实验(开发集)描述参数的影响;主实验(测试集)证明显著超过baseline。
总的来说,需要写任务描述;实验结果展示;实验分析;注意这里该讲你是如何用实验验证你的解决方案支持你的contributions。需要使用图表来说明,同时也需要说明原因,为什么会有这样的效果?
向审稿人显示你对本领域具有全面面深刻的把握
通过与前人工作的对比凸显你的工作的创新性
为读者梳理领域的发展脉络,获得全局的认识
整体排版,降低信息理解难度是关键,所以在整体的布局上,除了要符合不同会和期刊的要求,还需要自己考虑怎么排比较合适。
标题的重要性,审稿人如何看浩如烟海海的文文献?某著名学者说:根据标题过滤50%,根据摘要再过滤20%,根据介绍再过滤20%,剩下的10%再仔细看论文。
而对于对于标题,用一句话概括你所做的工作,考虑搜索引擎的影响,包含关键词,有些时候可以适当地别出心裁英文的写作,推荐看的是:《Line by Line》,在写作常⻅问题中,经常使用被动句句式;结构松散、口语化;不定冠词和定冠词的使用问题是最为突出的。英语写作还是需要练出来的。
必须掌握的论文工具:
LaTex,强烈建议用LaTex代替Word
Bibtex:自动生成参考文献列表
MetaPost: 编程画矢量图
时间管理:coarse-to-fine截稿前一个月开始写,每隔两天改一次
听取不同背景读者的反馈意见,专家的专业意见,非专家的发现信息壁垒的意见,总之,我们需要写到极致,完成完美精致的艺术品。
写论文本质是分享思想,呈现信息
信息的呈现符合读者的认知惯性
全心全意为读者服务,降低阅读难度,提高愉悦感
细节决定成败
不要本末倒置:创新至上,技法为辅。
论文不仅仅是写作:需要视野(Vision)来把握脉络,捕捉战机;需要品味(Taste)来选择的智慧;需要态度(Attitude)来治学严谨;需要技能(Skills)来严格训练,熟能生巧。
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