一个颇为良心的论文写作指南!

众所周知,写科研论文就是表达自己观点,尽可能提供多的信息量,但是又不消耗读者过多能量的过程。

科研论文组成部分为:摘要 + 引言 + 方法 + 实验,要想写出好的科研论文,摘要、引言、方法、实验这四块内容的写作绝不能拖后腿 。


那这四块内容该怎么样写的又快又好呢?


本次,我们邀请了担任 ACL,AAAI,EMNLP 等审稿人的 John 老师,利用 1 小时左右的时间,从理论上教大家如何写一篇论文,全方面解读摘要、引言、方法、实验等写作方法,希望对大家有所启发。



01

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直播分享内容


一、理论篇


01 从读者获取知识的角度

标准 1:max I (P) 最大化信息量


02 从读者花费精力的角度

● 标准 2:𝒎𝒊𝒏 𝑬(𝑷) 最小化能量消耗


二、论文书写


01  摘要

● 书写思路:✔ 定义好研究的任务是什么✔ 目前的挑战是什么:

✔ 为了解决这个问题,提出什么模型或者方法(简述)

✔ 实验结果表明


02  Introduction

● 书写思路

✔ 扩展说明一下研究的任务定义以及研究该任务的意义。✔ 目前的挑战是什么举例说明。

✔ 阐述现存工作,有什么问题 (跟现有的工作的比较)— 举例说明。

✔ 为了解决该问题,提出了什么模型,包括几部分,可以展开介绍每个部分的功能和效果,用到的技术是什么。

✔ 本文的贡献:一般 3 点,注意重点突出模块的作用和效果。


● 摘要和 Intro 对应起来说明


03  Related work

● 书写思路

✔ 分成 2-3 部分说明。

✔每一部分的相关工作可以按照类别展开说明。

✔ 再具体每一个工作的细节。

✔ 最后要说一下之前工作和我们的区别,我们的优势在哪里。


04  模型部分

● 书写思路

✔ 整体一段介绍模型的总体结构图。

✔ 分段阐述每个模块:为了达到什么目的,用什么方法,怎么做)

✔ 训练损失。

✔ 预测:是否和训练不一致,有没有后处理等。


05  实验部分(至少 30%)

● 书写思路

①:数据集

  • 有什么特点

  • 数据集规模

  • 标签类别等等

②:实验设置

  • 参数(设置的范围,和最后的选定值)

  • 预处理

  • Baseline

  • 评价指标

③:验结果:分析为主,效果的提升不要重点说,为什么有提升,为什么效果不好,重点写。

  • 主实验 -- 表格双栏

  • ablation 实验

  • 分析实验,解释一下模型内部的机理或者为啥奏效

  • 可视化实验

  • 参数实验

三、回顾与总结


书写思路:

①:我们提出了什么

  • 包含几个模块

  • 每个模块的作用,达到的效果


②:实验数据

  • 实验结果说明了什么

  • 直接给结论,不用再写分析之类的

③:未来的工作:考虑其他因素,模型部分可以改进点


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主讲老师




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直播时间


  • 2 月 14 日(周二)晚 20:00-21:00


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论文写作路径



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论文写作系列课程 1

《科研论文写作导论》课程大纲


01 科学研究的基本流程


02 文献管理工具

  • Zotero + Google 插件


03  论文的想法

  • 读论文

  • 做实验

  • Case 分析


04  论文的写作和绘图工具(实践)

  • Latex

  • Draw.io / omnigraffe


05  回顾总结


论文写作系列课程 2

《投稿前的准备》课程大纲


01 会议列表

● 人工智能:AAAL、ACL、CVPR、ICCV 等● 数据库 / 数据挖掘 / 内容检索:ICDE、KDD、SIGIR● 近期的 Deadline


02 时间规划

● 时间计划● 论文想法


03  Latex 模板(举例说明)

● 怎么找模板?√ 会议√ 期刊● 怎么用?—— 实践


04  投稿经验

● EMNLP● COLING● CIKM● KBS● TKDE● Neurocomputing● AAAI 和 WWW● IJCAI● ACL


05  回顾总结



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