[Paper Writting] 论文写作技巧总结

背景

本人近期在Paper写作任务，发现工作效率比较低，缺乏系统性写作技巧，导致多次返工，最终质量也没有达到很好的状态。所以反思整个过程的教训，希望下次能事半功倍写出更高质量的Paper。也公开出来，希望对大家有帮助。

各章节写作技巧

故事线

展现形式
  1. Teaser图 + Method图 + 实验表格，以及对应的caption看完之后，就了解故事线了
  2. 看完Introduction以及Figure1，就了解故事线了
类型
  • 方法改进型：前人已经把价值论述清楚了，只需要说明前人没想到该Idea，或者前人效果做得不好，本文提升非常明显，这种工作的难点在于Idea比较难想，特别是在经典的领域中。
  • 开辟领域型：前人没有做过，本文是第一个，那需要将该领域价值论述清楚，让别人信服该领域非常值得研究，并需要将Benchmark数据、评测标准、Baseline设计等都做得比较严谨，才能开一个好头。
  • 热点迁移型：某个基础算法有突破，在各个领域都陆续证明有效，将该基础算法迁移到本领域，比得是手速，因为别人也在做。例如Transformer/Diffusion/GaussianSplatting在各领域迁移。

Introduction

全文最重要章节，大部分审稿人都是先看Introduction，再决定是否继续阅读。

  1. Figure1 teaser(预告片)画得再精美也不为过, 好的Teaser放到标题下方可大大提升文章质量
  2. 注意逻辑的连贯性，每句话的严谨性，不要使用太夸张的不易证明的形容词
  3. 切勿贬低他人工作，受他人工作启发也可以open地表达出来
  4. 要将自己工作的故事线自然而然地体现出来
  1. 找Paper
  2. 使用大模型读论文
  3. 手动中文总结
  4. 大模型翻译加润色
  5. 整理出一份相关工作集，例如

写作时机：

  • 在开始课题之间可以先调研一遍"相关工作集"，用于了解相关领域
  • 开始写文章之前再刷新一遍"相关工作集"，区分已研究与未研究领域，以防撞车；
  • 在写Introduction之前，根据"相关工作集"，完成Related Work章节写作，后续直接浓缩到Introduction相应段落；

Method

  • 关键工作量是画图
  • 架构图画好后使用上传kimichat生成caption
  • 本章节主要在解释架构图，可使用大模型来写，再人工精修
  • 该章节的关键模块最好与Introduction的问题->方案有对应关系，使方法部分也能串进主线
  • 可通过压缩Method部分达到全文页数要求

Experiment

  • 在开始写文章之前可以先把关键表格打好，做实验过程就不断填表，等大部分实验符合预期了，则开始文章写作。
  • 多画一些精美的图表(可在精修阶段再画, 初稿时只需打主实验表格，并完成相关验证)

时间安排

前期

一篇文章是否可以开始取决于写作，取决于

  1. 想到一个有novelty的idea
  2. 经过充分调研发现没有做过
  3. 已做完关键实验验证idea有效性

初稿(4人周)

  • Experiment(1.5周): 打好实验表格，持续填表，凑出基本数据
  • Method(1周): 画出方法图，根据方法模块设计Ablation实验
  • Related Work(0.5周): 写出Related Work章节，确认前人没有做过
  • Introduction(1周): 画Figure1，浓缩Related Work, 以及Contributions

精修(2人周)

  • 串联故事线(0.5周)：根据初稿中的Figure1 -> Figure2 -> Experiments表格，判断是否要修改故事线
  • Experiment(0.5周): 补充分析实验，可视化实验
  • Introduction(1周): 将故事线浓缩至Introduction，反复推敲每句话的逻辑关系

画图

  1. 可将领域内已有方法进行分类总结论文画图总结，再根据自己故事线来画图，通常无法一步到位，需要根据“卖点”及方法反复调整几轮。
  2. 可以告诉大模型自己的故事线或者方法描述，让他给出一些画图的布局描述，作为参考。
  3. Figure中的一些小图可以使用即梦来生成或者基于已有图改进。

语言

在Abstract及Introduction中尤其需要注意语言的严谨及谦虚，小心客观地将自己的工作阐述下来。风格上：

  • 形容词的推敲：不使用冗余的无法论证且与全文主线无关的形容词，可适当使用表示谨慎的形容词
  • 严谨的逻辑：不要自嗨，区分观点与事实，尽量用事实引导读者逻辑，来论述价值或者Idea

AI提效

  1. 直接在Cursor上写，用中文相应章节写好大体思路后，使用composer可快速完成相应章节初稿的草稿。
  2. 精修过程，可直接在要改进的地方加上中文，然后让大模型给出改进后的英文并进行润色。
  3. 反复修整过程难免遇到“话术”不一致的地方，使用大模型进行全文“话术”更正效率很高。
  4. 最后一周可充分利用大模型发现前后不一致、语法错误等问题，并进行润色修正。

Rebuttal

  • 首轮问题解析：独自进行即可，针对每个问题，写出Reviewer的 表面问题、背后质疑、应对方案
  • 交叉讨论理解：找coauthor一起讨论，交换问题的理解与回应话术，该环节可以一方面加深自己对问题的理解，另外也可以在与coauthor交流梳理清楚辩驳逻辑。
  • AI助力写初稿：根据上述两轮写出的中文版本回应话述、再结合 正文、Reviews、回复话术，使用Cursor写出初版。
  • Refine初稿：找同学讨论初稿，细节其中问题与不足，将所有想表达的都写进来
  • 篇幅压缩：合并公共问题、裁剪顺序：公共问题 > 某个R单独问题、Major问题 > Minor问题

Rebuttal参考信息

魏秀参Rebuttal链接
丁霄汉Rebuttal: https://zhuanlan.zhihu.com/p/602024489
浅谈学术论文rebuttal: https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/104298923?source_id=1003
emg2pose rebuttal案例: https://openreview.net/forum?id=b5n3lKRLzk#discussion
556->688 LackNovelty案例：https://openreview.net/forum?id=ee2c4MEx9l

全文参考信息

Prompt: https://github.com/xuhangc/ChatGPT-Academic-Prompt
黄哲威Writting：https://zhuanlan.zhihu.com/p/627032371?utm_campaign=rss&utm_medium=rss&utm_content=title=
丁霄汉Writting：https://zhuanlan.zhihu.com/p/720022317
微信公众号版：https://mp.weixin.qq.com/s/MjeBZDV6xapuA_L6ODpVcA

计算机视觉顶会各章节写作顺序及时间安排？ ### **一、推荐写作顺序（非最终呈现顺序）** #### **阶段1：技术骨架搭建 (Week 1-2)** 1. **方法论图表绘制 (2-3天)** • 绘制核心创新点的框架图/流程图 • 设计消融实验和对比实验的表格模板 • *作用：明确技术核心，指导后续写作方向*

  1. 算法章节 (Method) 初稿 (5-7天)
    • 聚焦公式推导和伪代码实现
    • 标注与现有方法的差异点
    • 注意：避免陷入实验细节描述

  2. 实验章节 (Experiments) 框架 (3-5天)
    • 搭建Table 1（主结果对比）
    • 确定消融实验(Ablation)结构
    • 准备可视化结果样例

阶段2：逻辑闭环构建 (Week 3-4)

  1. 引言 (Introduction) 初稿 (5-7天)
    • 采用"问题金字塔"结构：

    领域重要性 → 现有方法缺陷 → 本文解决方案 → 主要贡献

    • 在第三段预埋贡献声明(Contributions)

  2. 相关工作 (Related Work) (3-5天)
    • 按技术流派分类(2-3类)
    • 采用"先扬后抑"句式：

    "Method A在X方面表现优异，但缺乏对Y的处理..."

  3. 结论 (Conclusion) 初稿 (1-2天)
    • 采用"三明治结构"：

    成果总结 → 技术优势 → 未来方向

阶段3：整体优化 (Week 5-6)

  1. 摘要 (Abstract) 打磨 (2-3天)
    • 遵循"5句公式"：

    问题重要性 → 现有不足 → 本文方案 → 技术优势 → 实验结果

  2. 全篇串联优化
    • 检查Method与Experiments的呼应关系
    • 确保Introduction贡献声明与Conclusion对应

二、时间分配建议

章节 初稿时间 优化时间 关键产出物
方法论图表 3天 持续更新 技术框架图/伪代码
Method 7天 5天 核心公式/算法流程
Experiments 5天 7天 主结果表/消融实验/可视化案例
Introduction 7天 5天 贡献声明/问题定义
Related Work 5天 3天 方法分类树/技术对比矩阵
Conclusion 2天 2天 成果总结/未来方向
Abstract 3天 3天 精炼的5句摘要

注意事项：

  1. 实验章节耗时最长（占总时间30%），需预留时间处理审稿人可能质疑的补充实验
  2. 引言需要多次迭代，建议完成初稿后间隔3天再优化
  3. 图表优化优先于文字，优质可视化可提升50%的阅读体验

三、效率提升技巧

  1. 模块化写作：将每个章节拆解为3-5个关键声明句(KSP: Key Scientific Proposition)
  2. 反向工程法：先撰写会议模板的caption和表格，再填充文字
  3. 协同工具：
    • 使用Overleaf的版本历史管理
    • 用Draw.io维护技术图表版本
  4. 审稿人预判：在Limitations段落主动说明方法边界条件

四、避坑指南

  1. 避免顺序陷阱：不要从Abstract开始写，应先明确技术脉络
  2. 实验数据管理：建立清晰的代码仓库版本（推荐Git标签管理）
  3. 文献跟踪：使用Zotero分类标签管理，Related Work写作效率提升40%
  4. 投稿前检查：使用RebuttalChecklist工具验证方法论严谨性

通过这种结构化的写作流程，可在保证质量的前提下将写作效率提升2-3倍。建议在完成初稿后预留至少1周时间进行"冷却期"审查，重点检查方法创新性与实验结果的逻辑闭环。

posted @ 2025-03-11 20:37  fariver  阅读(382)  评论(0)    收藏  举报