如何阅读论文

如何阅读论文

计算机视觉领域的文章或是计算机类的文章，一般来讲，都可以归为以下几类：

• 提出问题型论文
• 解决问题型论文
• 阐述和调查型论文
• 总结型论文

一篇文章可以分为四个部分：标题、摘要、引言、论文主体

1. 无法更好阅读学术论文的五大原因

1. 文章本身写得不好----客观原因
2. 对所阅读论文主题相关背景知识储备不足（主要因素）
3. 在阅读过程中遇到困难的时，不知道应该从哪里、向谁寻求帮助
4. 读完一篇论文以后，若想继续深挖这个主题或者探索研究方向，除了去问导师以外，不知可以向谁(何处)寻求意见
5. 专注（老生常谈）

论文是作者和读者之间交流信息的渠道.
主要是单向传输，信息源是作者，目的地就是读者。
写作就像编码，阅读就像解码。

2. 速度、精度与研读

2.1 快速阅读：标题、摘要和引言

速度的目的： 快速知道一篇文章讲了什么

1. 阅读引言：

• 这篇论文是关于什么的？它解决了什么问题？有意思之处在哪？有什么新的东西（我一直强调做科研的终极问题就是 what’s new，写文章的时候一定要强调文章中有什么新的东西）？巧妙之处何在？
• 举个例子，阅读《拥有伦理学：企业逻辑、硅谷与伦理学的制度化》在引言部分，我问了 Kajiya 提出的那几个问题。首先这篇论文讲的是高科技公司在道德方面做了什么；其次，解决的问题是现在的实践（拥有道德）做法；文章的迷人之处在于最近的丑闻和技术后冲（techlash）；这篇文章的最新之处是对 17 位科技公司的“道德拥有者”进行了采访；最后，论文的神奇之处是得出了结论：道德所有者在令人担忧的动态中运营公司。

2. 阅读摘要：

计算机学科论文中的摘要一般有固定格式，读起来非常枯燥。所以，要读摘要的时候，将其分解并加上一些有趣的亮点，可能有利于阅读。中国学生的英语一般都不太好，虽然到了研究生阶段，思维方式可能还停留在中文思维到英文思维转换的阶段。对此，一个很好的建议是 尝试把摘要翻译成中文，在这个过程当中，你会发现自己有一些细节没有领会到位，第一遍读的时候不见得读懂了。

2.2 精读

精度的目的： 首先要对论文进行否定、质疑，仔细挑毛病；其次，对论文有了足够的了解之后，如果发现论文中提到的想法非常优秀，要创造性地思考你能用这篇论文做什么。

• 批判性阅读：
• 带着质疑的心态问问题。如果作者论文中声称解决了一个问题，那么你就要在心里问自己：论文是否正确、真正地解决了问题？作者论文中所用方法是否有局限性？如果所读的论文没有解决问题，那么我能解决么？我能采用比论文中更简单的方法解决么？所以，一旦进入仔细阅读的状态，要在读论文之前对自己说：这篇论文可能有问题，我要找出来。这就是批判性阅读。
• 批判性阅读可能非常难，也可能占用你很多的时间，早期知识储备不够时，读论文的过程中很容易卡壳。常见的建议是找熟悉这方面工作的人帮忙，让他们解释你遇到的难点。但你要意识到找人帮忙也可能遇到困难，一方面，你要找谁帮忙？另一方面，如何能让他们愉快的接受你几分钟、十几分钟、甚至接近一个小时的咨询？他们不一定有那么多时间。所以我一直鼓励大家在研究生阶段一定要跟身边导师、师兄师姐、厉害的同学们搞好关系。等到你自己成为师兄师姐后，也要积极回应学弟学妹们的提问。
• 多找一些背景知识阅读，多做笔记，多在网上搜索相关论文，然后再次通读所卡壳的论文，并试着把它与其他论文相联系起来，如此坚持下去，定能渡过难关。

2. 创造性阅读：

• 要问自己：在我所读的论文中，有哪些好的 idea？（一般文章中只有一个 idea，好的文章中可能有两个 idea，最了不起的文章可以有2.5个 idea。）搞清楚作者的 idea 以后你要思考，作者有哪些点还没有想到？可以怎么改进？如果我现在做这项研究，我能做的新事情是什么？

• 如果说批判性阅读是“negative thinking”，那么创造性阅读就是“positive thinking”。创造性的阅读需要把你所读的论文和其他相关的论文建立联系，从而产生一些新的想法，这些想法可以支撑你进行三个月到五个月的研究。

如果读到了非常好的文章，不妨写一篇半页到一页左右的 review。
最好做一个口头展示，这样你会发现，只有把东西写下来或者说出来才能真正深刻理解。

2.3 研读

研读的目的： 自己尝试将文章中的算法实现一遍。

3. 读论文必须解决的10个问题

1. 这篇文章究竟讲了什么问题？比如文章设计一个算法，它的 input 和 output 是什么？
2. 这个问题的性质是什么？
   是一个新的问题吗？如果是一个新问题，它的重要性何在？如果不完全是一个新问题，那为什么它“仍然重要”？
3. 这篇文章致力于证明什么假设？
4. 有哪些与这篇文章相关的研究？这一领域有哪些关键人物？
5. 这篇文章提出的问题解决方案中，核心贡献是什么？
6. 实验是如何设计的？
   计算机视觉研究中，实验设计的重要性不言而喻。但在写 paper 的过程中，实验的表现不是最重要的，关键是如何通过实验去支撑每个假说。
7. 实验是在什么样的数据集基础上运行的？
   科学研究结果应当是可以量化、可以复现的，读文章的人是否能接触到文中所用的数据集？
8. 实验结果能否有力地支持假设？
   如果一篇文章提出的假设并没有被实验或者理论完美支撑的话，多半不是一篇好的文章。
9. 这篇文章的贡献是什么？回答了前面 8 个问题之后，第9个问题的答案也呼之欲出了。一定要用自己的语言总结出来。
10. 下一步可以做什么？
    这是非常关键的一个问题，也决定了你今后能否在科研领域获得成功。在这篇文章的基础上，我们接下来能做什么？应该做什么？在科学研究的初期，导师会给你方向上的指导，但作为一名独立的研究员，你应该独立地回答这个问题。

4. 如何更好阅读论文

1. 一定要养成写小总结的习惯，最好能做报告，这样能够增加你对所读论文的理解。
2. 一定要有耐心，因为阅读就是在你大脑中建立认知模型的过程，虽然不知道今天读的文章未来什么时候能够派上用场。
3. 一定要保持阅读、建立认知的习惯。

• 搜索论文：歌学术、arXiv 等
• 做论文笔记：OneNote
• 文献学习指南：CliffsNotes
• 参考文献管理：Mendeley

5. 其他

一篇论文总结的参考样板

如何写好一篇论文