毕业论文写作时的常见问题解答

Q:先写中文还是翻译全英文?

A:如果英语不好，可以先写清楚中文的六句话然后再翻译。

Q:Related work和Introduction的研究任务有什么区别?

A:Related work是要突出覆盖性，Introduction主要是强调现在已有的工作为什么解决不了当前的任务，没有必要面面俱到去介绍。再就是Introduction里面所有相关工作的介绍，都是为了突出你要自己的工作。

Q:论文比较时用自己复现的代码还是别人原始代码?

A:看原作者愿不愿意去share，如果share，建议用原始那个代码。

Q:先写内容还是先排版?

A:先写内容再排版，但是提前一定要做好模板，比如图应该怎么放，表怎么放，然后比如说哪个章节应该怎么写。

Q:写论文的时候一边看文献一边写，还是先看很多文献再写?

A:如果文献没看到足够多的时候，不建议写论文，因为文献不足够多的时候，可能你现在做的工作别人已经做过了。

Q:画图做表用什么软件更专业一些?

A:Visio、PPT。对于画图一定要留时间，画图最后一定要留出一天或者半天时间。

Q:读论文数学推导如何看?

A:建议大家都去看一下国外机器学习课程的数学推导note。

Q:Note要有什么模板?

A:随便去上一门国外的机器学习的课上，一般可以找到相应的作业LaTex模板，或者直接搜note+tex+template。

Q:写Related work的时候，可以借用之前别人的句子或者微小的改动吗?

A:不建议完全去抄别人的，但是可以变一些句式，可以去做一个基本的命名。

Q:与baseline比较的时候，可以取人家的结果可以吗?

A:在通用的比较环境下，可以;如果使用了不同的实验设置，例如数据变动了，不要这么做。

Q:Reject到Resubmit的文章，没有说出具体截止时间，一般多久结束?

A:半年。

Q:Note有什么地方可以分享?

A:可以挂在一些网页，或者让你的老师帮你宣传一下，或者挂在一些公众号上都可以。

Q:怎么follow相关的研究的最新进展?

A:Google Scholar;大牛主页。

Q:怎么做论文分类汇总?

A:建议做重写摘要，或者试着对每一篇看过的论文用一两句话说清楚contribution，然后再去做论文分类。

Q:博士期间应该注意数量和质量?

A:数量保证毕业，质量代表实力。

Q:如何找出大牛?

A:把现在领域的顶会论文，近五年的paper拿出来，然后做引用排序的author list。

Q:Related work可不可以不特别相关?

A:可以拓展，但不是不要故意占用空间。

Q:会议改期刊需要什么注意的?

A:一定要做有意义的增量。

Q:读论文的时候可以从哪些方面去找可以改进的地方?

A:只能多去思考。

Q:论文放在文件夹里有的时候会乱怎么办?

A:记在脑袋里。论文不多的时候，应该清楚地记得每一篇论文讲的什么东西。

Q:怎么增强理论基础?

A:建议先系统看几本书，或者做一些note。

Q:模型中用的理论都是别人的还用写出来吗?

A:加一些引用。

Q:Sota论文太多，怎么选baseline?

A:大概归类，每一类都覆盖一些。

Q:实验效果好，但是没有理论支撑怎么办?

A:一定是没有想清楚整个模型的contribution是什么，建议多和交叉领域的同学去做一个结合，或者让老师去帮你想想。

此外，还有以下几点建议：

1、建议大家读论文的时候，一定先有一个大概的topic，把论文量首先积累到50篇，然后开始做一个分类的操作，然后做一个重写摘要的操作，这两个事情做完以后，论文基本上确定了。不要硬写论文，一定想清楚自己的contribution是不是已经足够了，或者自己是不是已经做好了写论文的准备，做好文献阅读的情况下才可以写论文。

2、论文中相关术语的缩写一定要和原始论文中的一样，比如BERT不是Bert或者bert。

3、不要把图画得复杂，把故事说清楚，就是图要画得越简单越好，很多情况下是因为要讲的故事复杂它才复杂，千万不要把模型图画得太复杂。

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