毕业论文写作时的常见问题解答

作者:PaperPP  日期:2020年04月11日

Q:先写中文还是翻译全英文?

A:如果英语不好,可以先写清楚中文的六句话然后再翻译。

Q:Related work和Introduction的研究任务有什么区别?

A:Related work是要突出覆盖性,Introduction主要是强调现在已有的工作为什么解决不了当前的任务,没有必要面面俱到去介绍。再就是Introduction里面所有相关工作的介绍,都是为了突出你要自己的工作。

Q:论文比较时用自己复现的代码还是别人原始代码?

A:看原作者愿不愿意去share,如果share,建议用原始那个代码。

Q:先写内容还是先排版?

A:先写内容再排版,但是提前一定要做好模板,比如图应该怎么放,表怎么放,然后比如说哪个章节应该怎么写。

Q:写论文的时候一边看文献一边写,还是先看很多文献再写?

A:如果文献没看到足够多的时候,不建议写论文,因为文献不足够多的时候,可能你现在做的工作别人已经做过了。

Q:画图做表用什么软件更专业一些?

A:Visio、PPT。对于画图一定要留时间,画图最后一定要留出一天或者半天时间。

Q:读论文数学推导如何看?

A:建议大家都去看一下国外机器学习课程的数学推导note。

Q:Note要有什么模板?

A:随便去上一门国外的机器学习的课上,一般可以找到相应的作业LaTex模板,或者直接搜note+tex+template。

Q:写Related work的时候,可以借用之前别人的句子或者微小的改动吗?

A:不建议完全去抄别人的,但是可以变一些句式,可以去做一个基本的命名。

Q:与baseline比较的时候,可以取人家的结果可以吗?

A:在通用的比较环境下,可以;如果使用了不同的实验设置,例如数据变动了,不要这么做。

Q:Reject到Resubmit的文章,没有说出具体截止时间,一般多久结束?

A:半年。

Q:Note有什么地方可以分享?

A:可以挂在一些网页,或者让你的老师帮你宣传一下,或者挂在一些公众号上都可以。

Q:怎么follow相关的研究的最新进展?

A:Google Scholar;大牛主页。

Q:怎么做论文分类汇总?

A:建议做重写摘要,或者试着对每一篇看过的论文用一两句话说清楚contribution,然后再去做论文分类。

Q:博士期间应该注意数量和质量?

A:数量保证毕业,质量代表实力。

Q:如何找出大牛?

A:把现在领域的顶会论文,近五年的paper拿出来,然后做引用排序的author list。

毕业论文写作时的常见问题解答

Q:Related work可不可以不特别相关?

A:可以拓展,但不是不要故意占用空间。

Q:会议改期刊需要什么注意的?

A:一定要做有意义的增量。

Q:读论文的时候可以从哪些方面去找可以改进的地方?

A:只能多去思考。

Q:论文放在文件夹里有的时候会乱怎么办?

A:记在脑袋里。论文不多的时候,应该清楚地记得每一篇论文讲的什么东西。

Q:怎么增强理论基础?

A:建议先系统看几本书,或者做一些note。

Q:模型中用的理论都是别人的还用写出来吗?

A:加一些引用。

Q:Sota论文太多,怎么选baseline?

A:大概归类,每一类都覆盖一些。

Q:实验效果好,但是没有理论支撑怎么办?

A:一定是没有想清楚整个模型的contribution是什么,建议多和交叉领域的同学去做一个结合,或者让老师去帮你想想。

此外,还有以下几点建议:

1、建议大家读论文的时候,一定先有一个大概的topic,把论文量首先积累到50篇,然后开始做一个分类的操作,然后做一个重写摘要的操作,这两个事情做完以后,论文基本上确定了。不要硬写论文,一定想清楚自己的contribution是不是已经足够了,或者自己是不是已经做好了写论文的准备,做好文献阅读的情况下才可以写论文。

2、论文中相关术语的缩写一定要和原始论文中的一样,比如BERT不是Bert或者bert。

3、不要把图画得复杂,把故事说清楚,就是图要画得越简单越好,很多情况下是因为要讲的故事复杂它才复杂,千万不要把模型图画得太复杂。

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