组会汇报进展#

• 要求：文字简练，重点突出
• 内容：
  1. 回顾上周计划，简述完成情况
  2. 详述实验效果，分析不足之处
  3. 简述下周计划，预估潜在难点

论文投稿结构#

• Introduction（我的研究有价值）
  • 概述我想解决什么问题（价值的第一层：存在需求->研究有必要）
  • 概述前人是如何解决的（价值的第二层：存在不足->研究切入点）
  • 概述我如何解决得更好（价值的第三层：针对不足->作技术贡献）
• Related work（切记：研究价值是相对的）
  • 详述前人是如何解决的（分类归纳、全面有序）
  • 详述我如何解决得更好（深挖差异、凸显价值）
• Approach（自顶向下，先主后次）
  • 详述我解决什么问题（数学定义）
  • 详述我如何解决问题（模型算法）
• Experiments（我的研究价值是可信的）
  • 我如何验证我解决得更好（实验设计）
  • 验证了我确实解决得更好（实验结果）
  • 验证各模块没有滥竽充数（分离实验）
  • 验证方法的稳定和易用性（调参实验）
  • 分析结果成因和不足之处（结果讨论）
• Conclusion（价值不止于上述）
  • 我的方法解决的问题有什么长远价值（纵向升华）
  • 我的方法还能用来解决其它什么问题（横向推广）
  • 我的方法存在什么不足、可如何改进（纵/横向延伸）

论文投稿流程#

1. 提炼2-3条技术贡献，编排章节结构，找导师讨论
   • 最迟在Deadline之前20天开始写作，不必等实验全部完成
2. 完成各章初稿，每完成一章就发PDF给导师
   • 建议顺序：approach、related work、experiments、introduction、conclusion
3. 导师给出粗粒度修改意见（叙述逻辑、术语符号、图表布局等）
   • 先根据意见大修论文，在Acrobat的视图中打开“注释”面板逐条查看意见，以免遗漏
   • 再借助ChatGPT等工具逐段润色，至少消除语法错误再发给导师
   • 粗粒度修改通常迭代2轮
4. 导师给出细粒度修改意见（逐句检查）
   • 先根据意见精修论文，再发给导师做最后检查
   • 较大的改动之处标红，提醒导师重点检查
   • 细粒度修改通常只做1轮
5. 整理代码和数据，准备上传GitHub和Anonymous GitHub，数据集上传Zenodo

毕业论文要求#

• 正文
  • 不得拷贝他人原句（即便标注来源也算抄袭，除非加引号）
  • 无错别字（特别是拼音输入导致的错误）
  • 慎用“很好”、“优异”等较极端的修饰词
  • 术语全文统一，尽量避免多个同义词混用，例如：大规模语言模型/大型语言模型/大语言模型
  • 除致谢外，全文不出现第一人称，可用“本文”代替
  • 每章开头，应有一段话概述本章各小节内容
  • 每章结尾，应有一节小结提炼本章主要结论并引出后文
  • 相关工作的每个章节结尾，应有一段话总结这些工作的不足或与本文的区别，以引出本文工作
  • 特别长的章节，要细分小节
  • 尽量避免指向后文的引用
• 图表
  • 尽量不拷贝他人图表（有版权风险），拷贝开源图片要标注来源
  • 图表应使用中文（对于从自己英文投稿中拷贝的图表，应当用中文重制）
  • 图表应出现在首次被提及的那一页或者下一页
• 英文
  • 英文的首次出现，要有中文翻译，例如：语义网（Semantic Web）
  • 英文缩写的首次出现，要有中文翻译和英文全称，例如：资源描述框架（Resource Description Framework，简称RDF）
  • 英文大小写符合常规，例如：IRI（不是iri）、PageRank（不是pagerank）、DBpedia（不是DBPedia）
  • 术语尽量用中文，或者用常见英文缩写
  • 英文摘要中的“本文”是this thesis
• 排版
  • 正文避免误用半角标点符号（特别是括号）
  • 字体、字号等样式统一
  • 数学符号样式统一，例如：普通变量斜体、向量/矩阵粗体、函数名不斜不粗
  • 标题、列表、缩进等样式统一
  • 章节标题如果太长需要断行，尽量避免把一个词断开
  • 公式、图表等编号样式统一
  • 参考文献格式统一