【人工智能】SCI论文写作经验第三弹

之前总结过第一次论文写作中存在的问题：

【人工智能】第一次论文撰写存在的问题

2个月前

0667

【人工智能】第一次论文撰写存在的问题-V2

1个月前

0599

如今已经基本上改完第二篇论文，在此文章中进一步总结写作经验。

本次论文写作经验与改进要点

1. 明确“贡献＝原创”的边界：能引用的模块（如 IDConv）就不要列为“贡献项”；贡献写自己设计的新模块/方法并说明它们做了什么、达成了什么效果。
2. 摘要要写“做了什么（基于哪个骨干）→ 主要创新（点明主要创新点）→ 其余改进的总体作用 → 主要结果”。避免在摘要里直接引用/批评别人的工作作为动机，说明存在的问题时要广泛一些，不要太针对某一个模型。
3. 引言的贡献段要“先总后分”——先一句话说明整体架构的价值，再 3–4 条列出真正的贡献（不引用他人）。每条都要交代“做了什么（方法名）→ 达到什么效果/解决了什么问题（简短）”。
4. 方法部分要交代完整设计思路（包括你使用的已知模块），但表述上区分“采用/引入”与“提出/设计”。图与图注需一一对应，图注下要有一句话文字对模块进行补充说明。
5. 实验要回避“空口归因”：先呈现客观结果（表格/统计）→ 再用消融/可视化提供证据支持对模块作用的解释。没有证据就只能做“整体性质”的论述（谨慎措辞）。
6. 消融要做到“可重复、可解释”：逐步加模块（base → +A → +A+B → +A+B+C），报告 mean±std，给可能的原因讨论（用“可能/我们猜测/表明”类措辞）。
7. 相关工作要更“有深度、分门别类”：按方法类别比较，指出差异而非简单列表，显示你对领域的把握。

详细总结

在摘要部分，我一开始写得过于针对性，直接点出其它论文的模型的不足来作为研究动机。其实大多数论文的摘要并不会这样做。更重要的是，摘要里需要对自己的工作进行简洁但完整的概括。比如缩写要写全称，不然陌生的读者会完全看不懂；再比如我的工作是“在某骨干网络上引入一个新模块并构建了整体模型”，那么就应该清楚地交代这一点，并把最重要的创新点挑出来讲，而不是面面俱到、逐项等权重罗列。

引言部分，我原本罗列了一堆贡献点，但没有把它们讲清楚。老师提醒我，每一条创新都应该有清晰的逻辑和作用说明，不能仅仅说“我们引入了某某技术”，更不能直接引用文献来当成创新点。所以，三到四条创新点最合适（第一条是整体架构的贡献，后面再分开说），小改进可以合并成一个整体思路；而每条创新要落到实处，既要有技术名词，又要说明它带来了什么效果。这样才显得条理清楚，也能凸显“这是我的贡献”。

在相关工作部分，我的初稿显得过于简略，看起来像是“知道几个相关论文就写几个”。但实际上，这一部分的作用是展示研究者对整个领域的把握。它不是简单的文献罗列，而是要对不同方法做归类、比较和总结，并且在语言上要有足够的专业感，可借助工具进行润色。

方法部分给我的提醒更多。比如，图表不仅需要图注，还需要加上文字解释，这样读者才能准确对照；再比如公式写法上要符合学术规范，where 后的说明要紧跟在句子里，而不是另起一段。另外，在描述模块优势时，光说“不如”还不够，应该在实验和消融分析里体现这种优势，这样才能真正支撑论点。

实验与分析部分，是我之前写作最薄弱的地方。一开始我只是把结果列出来，没有进行足够的讨论。后来发现，实验部分要回答几个关键问题：是哪个模块带来了提升？相比的模型能不能分类别分析？为什么某个参数设定是最优的？这些都需要结合结果进行解释。尤其在消融实验里，不只是“引入模块后性能提升了”，而是要分析“为什么提升”“这个模块的必要性在哪里”。这样写出来的实验才有说服力。

还有一些整体性的问题，比如文字里专业术语用得不够，和具体场景结合得也不够，导致读起来像是“纯粹的方法堆砌”。另外，过于贴近参考论文的写法，也容易让人觉得缺乏独立性。