最开始写的时候最好仿照着顶会来写
1. 标题(Title)
标题是论文的"门面",需要同时具备简洁性和信息量:
采用"XX方法 for XXX任务"的标准格式,包含核心创新点和应用领域,避免使用模糊词汇,力求精准,长度控制在10-15个单词为佳。
示例:"Attention-Based Neural Networks for Image Caption Generation"
2. 摘要(Abstract)
摘要是论文最常被阅读的部分,需要精心打磨:
1、用1-2句话说明领域内存在的关键问题
2、简明扼要地介绍你的方法创新
3、解释为什么这个方法能有效解决问题
4、用具体数据展示性能提升
3. 引言(Introduction)讲好故事
引言部分需要构建完整的研究叙事:领域背景->现状分析->研究动机->方法概述->实验验证
4. 相关工作(Related Work)
相关工作部分需要展示你对领域的理解:
- 基线方法:介绍领域内主流方法和基准模型
- 相关研究:综述与你的创新点直接相关的工作
- 数据集:概述常用数据集及其特点
- 研究空白:指出现有工作的不足,引出你的贡献
5. 方法(Method)
方法部分是论文的技术核心,需要清晰阐述:
- 动机:为什么需要这个模块/方法?解决什么问题?
- 结构:详细描述方法架构,建议配合结构图
- 实现:解释方法如何工作,包括关键公式和算法,可借助AI工具帮助推导和格式化公式
- 创新点:强调方法中的原创性设计
6. 实验(Experiments)
实验部分需要全面验证你的方法:
- 对比实验:与主流模型和SOTA方法比较,使用标准评估指标,突出你的方法的优势
- 消融实验:在baseline上逐步添加创新组件,验证每个创新点的有效性,分析不同组件的贡献度
- 结果展示:文字:客观描述实验结果;表格:系统比较各项指标;图表:雷达图、特征热力图、性能对比柱状图、准确率/损失曲线(越花哨越好)
7. 结论(Conclusion)
Tips:在投稿前,将论文放置几天后重新阅读,往往能发现需要改进的地方。