如何写一篇人工智能领域的期刊论文(SCI论文的固定模式和一些套路)

简介: 如何写一篇人工智能领域的期刊论文(SCI论文的固定模式和一些套路)

一、摘要(Abstract)

1、摘要通常按四个方面来顺序写

目的:研究的范围、目的性、重要性;

方法:研究了什么内容,用了什么东西,做了哪些事情,

结果:通过调研、实验、观察发现获得多种数据和结果,分层次的分析结果

结论:通过实验结果,这个课题的研究所概括出来的结论是怎样的,研究出了什么成果(总结拔高)

2、注意:言简意赅,一般150~250字

3、英文时态:过去式

二、介绍(Introduction)

1、介绍研究背景:描述相关领域研究及现状的问题,概述广为接受的原理和事实。提出研究意义:为什么要做这个研究。现在研究有什么空白和不足

2、注意:Introduction为后面自己的方法所服务,主要是说明研究的大致方向,从而逻辑更通顺的提出自己的假说和研究方案。

3、英文时态:现在时

三、 相关工作(Related Work)

1、整理下前人已经研究的成果,把他们的研究方向和研究成果分为几个大类,大类里面又有哪些人做了哪些小类,介绍其他研究者对该领域进行研究的情况,某某做出了什么效果,某某用的是什么方法。介绍完他们的方法后,对每类方法进行总结,说这些方法有哪些不足,体现自己方法哪里好,体现出自己工作的不同点和创新点。

2、注意:核心要点在于,通过比较说明别人工作的不足,如果自己的方法是在某某的基础上改进而来的,需要着重讲讲他做的什么工作,我在其上面有哪些工作,从而显示出自己方法的优势和创新。

3、英文时态:过去时态

四、方法(Methods)

1、全论文最核心的一章节:说清楚自己用的什么方法。通常会使用框架图、原理图、公式,伪代码等,最重要的就是讲清楚自己方法有哪些创新点

2、方法一般都是承前启后,改进前人的方法:

a)前人用的A实现了α,我用的是A+B实现的α

b)前人用的A+B实现了α,我用的是A+C实现的α

c)前人用的A实现的α,我用A实现了β

d)对于α这个问题,前人有用A解决的,有用B解决的,有用C解决的,但是还没有很好的方法比较他们的优劣。我提出了一个度量指标,可以定量的比较A、B、C。

e)前人用A实现了α转化为β,我提出了个B可以使β转化α

f)前人用A、B、C只解决了α,是因为在β这个问题上面没有合适的数据集,我给β做了个新的数据集,经过调参和优化A、B、C也可以在β问题上面进行应用。

g)前人用A实现了α,另一个前人用B实现了β,我研究出一种方法,能够把A和B联合起来成为A+B的方法,这个方法能够解决α+β的大问题。

3、英文时态:过去时态

五、实验(Experiments)

1、介绍自己的实验过程,比如用了哪些数据集,设备的选择,用到了什么云服务器,初始参数的选择,训练了多少个epoch,训练过程的损失值的变化。实验部分需要大量的图表来展示自己的工作量和工作成果。

a)定量实验:使用学界公认的一些定量指标,选取几个较为人常知的基准模型,通过实验比较这几个模型和你的模型的指标数,显示出自己做的工作有一定的提高。

b)消融实验:在自己的方法上面做控制变量法,比如自己的创新点有a,b,c三点,去掉a后实验,发现指标下降,就说明a必不可少。同样去掉b、c进行相同实验。也可以进行去掉a+b或者b+c或者a+c进行相同实验和原模型比较,证明效果。

2、实验部分在于证明方法的有效性,有时候仅仅提升一个百分点也是很大的成功。比如95%的正确率你提升到了96%,可能看数字不起很大作用,但是反过来想,你是将错误率从5%降低到了4%,整整提升了百分之二十,非常amazing!

3、英文时态:在陈述你的实验操作和看到的结果和表面现象时用过去时态,陈述不以人的意志为转移的规律、结论性的内容和图表内容解释一般使用现在时。

六、结论(Conclusions)

1、定性描述,总结实验的研究成果,并对实验研究结果进行总结,描述要准确、专业,一些重要的数据也可以放在这部分的文字描述中再次强调,但是不可以太多罗列和重复实验中的结果。

2、注意:结论要延伸出很多实验部分所体现不出来的信息,如你的工作的长期效应、潜在效应、与他人工作的比较,相同之处、不同之处、你的优势、你的结果存在的问题、局限性及其原因、将来可以改进的地方等等。也可以就你实验中得到的跟预期不一致的 interesting 的结果简单讨论一下可能的原因。变被动为主动,与其等着别人来提问,不如主动提出讨论。

3、英文时态:采用过去时态总结研究成果,采用现在时态表达研究结果的意义和对研究结果进行讨论和展望。

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