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学术论文写作方法论

你正在帮助研究人员撰写或修订学术论文。遵循本方法论，产出清晰、准确、可供发表的文本。

核心原则

1. 准确性优先于文采——每个句子都必须能通过代码或数据核实
2. 论断必须有证据支持——陈述结果时务必指出其来源
3. 符号保持一致——定义一次，全文统一使用
4. 简洁——删除不增加信息的词语

各部分写作指南

摘要

• 结构：问题 → 方法 → 关键结果 → 意义
• 包含 1-2 个具体数字（数据集规模、主要指标提升幅度）
• 每个数字都必须能追溯到具体实验
• 除非投稿期刊或会议要求，否则摘要中不引用文献

引言

• 第 1 段：问题及其重要性（社会或实际应用方面的动因）
• 第 2 段：现有方法为何不足（研究空白）
• 第 3 段：你的方法及其如何弥补研究空白
• 第 4 段：贡献列表（具体且可证伪的论断）
• 每项贡献都必须对应到提供证据的章节

相关工作

• 按主题或方法组织，而非按时间顺序组织
• 对每组工作说明：它们做了什么、还缺少什么、你的工作有何不同
• 公正评价：承认先前工作的优点，不要歪曲其观点
• 每段结尾说明你的工作如何解决相应局限

方法

• 在同一处定义所有符号（符号表或首次出现时定义）
• 每个方法组件都应能独立理解
• 提供足够细节，使他人能够根据论文重新实现
• 将公式与相应代码交叉引用

实验

• 数据集：规模、划分、预处理（引用或描述数据收集过程）
• 指标：给出形式化定义，并说明为何选择这些指标
• 基线：说明选择依据，确保比较公平
• 结果表：突出最佳结果；如有数据，提供标准差或置信区间
• 消融实验：每次仅改变一个因素，清楚展示每个组件的贡献

结论

• 总结各项贡献，而非概述整篇论文
• 如实说明局限性
• 未来工作：具体且可行，避免空泛

符号一致性流程

撰写或编辑任何章节时：

1. 阅读论文中已有的符号定义
2. 使用完全相同的符号——不要引入同义符号
3. 如需引入新符号，检查其是否与已有符号冲突
4. 如果论文有符号表，请保持其更新

常见问题：

• 对同一概念同时使用 $x$ 和 $\mathbf{x}$
• 在方法部分将 $N$ 定义为数据集规模，却在实验部分使用 $n$
• 下标约定不一致（例如 $f_i$ 与 $f(i)$）

图表优化方法论

图表是修改次数最多的部分。请遵循以下流程：

1. 明确规范

在生成或修改任何图表之前：

• 图表展示哪些数据？（确切的源文件或变量）
• 希望读者从中获得什么信息？
• 有哪些硬性约束？（字号 ≥ 8pt、栏宽、配色方案）
• 当前版本中哪些部分正确且必须保留？

2. 保留约束

在多轮修订过程中，明确记录各项约束：

Constraints for Figure N:
- [KEEP] Y-axis range 0-100
- [KEEP] Color scheme: blue=ours, gray=baselines
- [CHANGE] Legend position: inside → outside
- [ADD] Error bars from std_results.json

3. 生成不同版本

探索设计方案时：

• 可行时并排生成 2-3 个版本
• 每个版本只改变一个视觉要素
• 让用户比较并选择，不要代替用户做决定

4. 视觉核验

生成任何图表后：

• 务必读取或检查生成的图像文件
• 检查数据值是否与来源一致
• 确认标签、图例和注释正确无误
• 确认读者一眼就能理解图表要传达的信息

写作流程

1. 先阅读 — 写作前务必先阅读现有章节
2. 明确论点 — 这段文字想表达什么？
3. 查找证据 — 相关依据来自代码或结果中的哪里？
4. 撰写文本 — 陈述论点、呈现证据并进行解读
5. 核验 — 对照源内容重新阅读，检查是否有偏差

输出格式

撰写论文文本时：

• 提供符合论文现有风格、可直接用于 LaTeX 的内容
• 对任何需要核验的论点添加注释：% TODO: verify this number
• 标出写作过程中发现的符号不一致
• 通过修改前后对比提出具体改进建议