《论文写作》笔记

0 前言

说来惭愧，当看到笔者这一行字时，说明笔者还没有一篇公开的论文，自然不能作为各位写作的参考，暂时只是对专栏《论文写作》的些许心得感悟。欢迎读者指正。
当然，此文是不断更新的，说不定某天笔者就成为写文高手呢。

文中引用皆为优秀案例。

1 准备

写论文的过程像是套用模板的过程，将内容放在指定的区域，读者的观感永远是最重要的。好的论文不仅是创新点足，遣词造句与论文结构也是经过打磨的，无需费心自创也不提倡自创，化用前人论文结构即可。

1.1 latex

下载与安装：https://www.latex-project.org/
网上也有很多latex教程，这里有一个笔者记录下的：latex入门教程
当然，会不是为了自己完全手敲latex源码，下载别人的latex再修改填充内容，手动或AI辅助修改即可。
论文写作2：常见的 Latex 格式文件

1.2 图

图片需要使用矢量图
可以使用Origin、Adobe Illustrator、R语言等

2 词与句

2.1 词

• 用词应保持对前面工作的尊重与对自己工作的自信，实事求是，不要过度夸耀

  例1： “we demonstrate that our approach outperforms related methods by a significant margin.”

• 词语不能自创，特别是专业术语，要用使用最广泛的词
• 整个文章保持词语一致性，不能
• 避免口语化表达：使用正式的书面语，例如，用“We conducted an experiment”替代“We did a test”。
• 善用连接词/过渡词
  • 表强调：notably, significantly, in particular
  • 表递进/附加：furthermore, moreover, in addition, besides
  • 表因果：therefore, consequently, as a result, thus
  • 表总结：in summary, in conclusion, to conclude
  • 强调：notably, significantly, in particular

2.2 句

句子可以学习优秀论文的写法，多借鉴摘抄。

• 保持简洁：避免使用冗长、嵌套过多的复杂句。一个句子只表达一个核心思想

  例2: “Our proposed method utilizes a novel biologically-inspired attention mechanism. Initial results on the selected benchmark dataset are promising. However, the computational overhead remains a major concern.”

• 在描述自己的工作和贡献时，可适当使用主动语态（如 “We propose…”, “We analyze…”）

• 语法正确，应该可以借助AI检查语法问题。

2 数学符号与数学表达式

数学符号的标准写法 (机器学习方向)
数学表达式是论文严谨性的体现，每一个符号都应该有清晰的定义，并保持全文统一。

• 所有用到的数学符号必须在首次出现时或在专门的符号列表中给出明确的定义。
• 即使是单独成行的公式，在逻辑上也是句子的一部分。因此，如果公式是句子的结束，其后应加句号；如果是句子中间部分，其后应加逗号。
• 重要或复杂的公式应单独成行。
• 向量、矩阵、集合：通常使用粗体斜体（$\text{e.g., }\mathbf{x},\mathbf{W}$）或大写花体（$\text{e.g., }\mathcal{D}$ 表示数据集）。

3 表格

表格是展示定量数据和实验结果最清晰的方式。

• 三线表是最常见的规范格式。
• 表格内的数据应保持对齐，数字通常右对齐或以小数点对齐，文字通常左对齐
• 确保所有数据都带有正确的单位，统一相同的小数点位数
• 表题必须自洽：读者仅通过阅读表题，就能理解该表展示的数据内容

  例3：$\text{Table 1: Comparison of Accuracy (Acc) and F1 Score on the CIFAR-10 dataset.}$

4 核心要素组织

暂时只罗列部分。

4.1 摘要(Abstract)

它必须在极少的字数内概括全文。

1. 简洁地指出研究的背景、目标及现有工作的不足
2. 用 $\text{2-3}$ 句话清晰地描述你提出的核心方法或创新点。突出你的方法与众不同之处
3. 用 $\text{1-2}$ 句话给出主要的、最令人信服的定量结果，来证明你的方法有效
4. 总结该工作的重要意义或带来的影响

4.2 关键词(Keywords)

一般由3-5个关键词组成，每个关键词1-3个词

4.3 实验(Experiments)

实验是机器学习论文的重点，通过实验数据来验证引言中提出的所有主张和贡献。

• 详细说明实验的环境、数据集（包括划分方式）、评价指标、对比的基线方法和实现参数。
• 超参实验和消融实验，测试几个比较重要的部分变化带来的性能影响。
• 可以有选择性展示。
• 需要分析异常数据
• 分析优势的同时，说明劣势。