目录
0. 前言
1. 摘要
2. 关键词
3. 引言
4. 文献综述
5. 实验
6. 结论
7. 参考文献
8. 图片及图摘要
9. 题目
10. 符号系统
1. 在大学本科及其之前的学习生活中,我身边从来没有做过科研的人,因此从未接触过真正的论文写作,对论文的印象还停留在本科毕设阶段。我以前一直以为写论文就一定要遵循学习基础知识——了解领域——学习专业基础知识——看论文——做实验——开始筹划论文……既定流程,这一套下来光打基础就要起码半年的时光,我就寻思很多同学为什么每年能发那么多SCI呢?甚至有发几篇的?!
2. 直到听了闵老师的课程之后,我才发现原来写论文还有这么多讲究,在听课之前我甚至不知道写论文要用LaTex软件……正如闵老师所说:这门课对正在写论文的同学或老师帮助很大,但对没写过论文的同学来说也就只是听个响,没什么感觉,真用到了还得来博客上面查。
3. 在这门课中,我印象最深刻的一点就是:“要把读者(审稿人)当上帝”,他们是很挑剔的,稍微某一个点不对他们的胃口,就直接拒稿。因此,作者要想方设法、清晰明了地用简洁、凝练的语言,清晰准确的插图赢得审稿人们的心。
4. 摘要就是提取整个文章重要的内容,使得读者只要读了摘要就能明确整篇文章的大概贡献。它通常包括三个部分:已有工作的评述(Background),本文工作的描述(Contribution),实验结果(Experiments)。
5. 规范的摘要写法是十句话:
1). 已有工作的评述(3句话)
(1). 问题及其重要性
(2). 已有工作
(3). 已有工作局限性
2). 本文工作的描述(4句话)
(4). 本文工作
(5, 6, 7). 本文方法的第 1, 2, 3 个技术/步骤/方面/优势/贡献(一般是3个点)
3). 实验结果(2句话)
(8). 实验设置
(9). 实验结果
4). 结尾(1句话)
(10). 展望未来
即便当前可以进行全文搜索,关键词仍然是论文很重要的一个组成部分。如果期刊规定了关键字表,那么就要用期刊给出的,如果没有给出,才可以用自己拟定的关键字。
6. 数量:3-5 个,多了少了都不行。
7. 长度:每个关键词又由 1-3 个单词组成。
8. 顺序:按照字母表顺序排列,不要擅自按照自己的理解(论文相关度)来排序。
引言是摘要的扩写。
9. 一般按照摘要的节奏,每一句话扩写成为一段话。
10. 每段的主题句就是摘要相应句子的复述,要在摘要句子的基础上做适当的修改,不能完全无脑照搬。
11. 每段除主题句的句子都是该句子的“论点”支撑句,要围绕着这个句子来进行。
文献综述的目的是对前人的尊重,表明现在我们所做的研究,都是“站在巨人的肩膀上”。
12. 文献综述不可以进行简单的罗列,切忌“XXX干了XXX”的句式进行书写。
13. 说明当前方向整体的派别,还要指明自己这篇文章所在的派别。
14. 不可以以时间线为综述,例如:“19XX年,XX做了XX;20XX年,XX做了XX;……”。
15. 文章绝大多数的引用都应该在文献综述中。
16. 综述前人论文的优缺点时,语气要诚恳、客气、自然,他们是当前领域的前辈。
对于大多数论文而言,论文的实验部分是重中之重,占有最大的比例。
17. 数据集数量、大小: 12-20 个公开数据集,大比小好。
18. 数据集来源:最好来自参考文献的数据集,这样可以与参考文献的算法进行直接的比较。
19. 自问自答:在实验开始前先提出 3-5 个问题,在做实验后在一一回答这些小问题,这些小问题要是读者感兴趣的、和文章的是实验息息相关的。
20. 内部比较:自家算法的性能的变化,每次实验时都可能有小变化,展示变化的参数。
21. 外部比较:和其他算法的横向比较,比较特定的参数。
对于结论部分,所有读者几乎都会看,所以得认真写。
22. 长度:不能太长,5句话。
23. 不可以与摘要的句子一样,要对其进行扩充,要更加具体,具体到算法细节上面来。
24. 进一步的工作:要抱着为后来者提供新思路的思想来写,如果写得好,引用量也就上去了。
参考文献由于其标准的一致性,导致这个部分非常容易出错。
25. 不要使用网络上面写好的bibitem,这样会导致某些地方出错,正确的方式应该是使用标准的模版,然后根据模版来填充。
26. 注意一些小的细节,比如年份、页码、名字、大小写、……,这些小细节有可能导致LaTex程序错误。
27. 图片要使用矢量图,即图片在放大以后要保证图片仍然清晰,不能失真,更不能有模糊导致图片信息不全。
28. 要重视图注,因为图注有可能非常长,需要解释图中的说明。(注:与图片相关性较高的文字放在图注当中,而与图片相关性较低的文字应该放到外面进行解释)
29. 图片无论在彩色还是黑白环境下都要保持清晰可见,图中信息不丢失。图片数据的区分尽量用▲、♦、○、……在黑白状态下也能分清的符号,尽量避免使用颜色来区分数据,因为这些在黑白的打印下会完全分不清。
30. 图形比赤裸裸的数据和干瘪的论述更直观,所以花很长时间去画图也是值得的。
31. 图序号需要统一,要么统一缩写,要么统一不缩写,杜绝缩写不统一的情况。
32. 题目要吸睛。
33. 要简洁易懂,控制在 40-60 个字符之间。(包括空格)
34. based on 不要用, 表技术用through, with。
35. 要易于检索,写之前要搜索有多少篇论文用了该词汇,使用出现频率高的词汇。
36. 符号要统一,X的不同字体代表的是截然不同的意义。
37. 查看数学符号表,用正确的符号表达数学含义。