读科研论文的三个层次、四个阶段与十个问题二
2022-12-04其实,香侬理论只是概括了阅读与写作的一部分,真实的阅读往往超越了传统的“传输-压缩”框架,它更多的是一个反复的理解过程。在这个过程中,读者不断地揣测作者的意图,并将之解构成能够理解的片段,随后这些片段被构建到读者脑中的认知模型里。所以,阅读等同于理解,不同层次的阅读对应不同层次的理解——深度阅读导致深度理解,浅显的阅读对应的必然是浅显的理解。不同需求应该对应不同的阅读层次,你可能需要快速浏览,可能需要仔细阅读,如果你的导师需要你复现论文中的细节,那么你就需要非常深入地研读。
阅读文章的三个层次:速读、精读与研读了解了阅读的本质,那么我们应当如何阅读 paper 呢?首先是要有“速读”的能力,快速知道一篇文章讲了什么。其次是要“精读”。精读有两个方面:批判性阅读和创造性阅读。首先要对论文进行否定、质疑,仔细挑毛病;其次,对论文有了足够的了解之后,如果发现论文中提到的想法非常优秀,那么要创造性地思考你能用这篇论文做什么。第三个步骤,我称之为“研读”,比如说自己尝试将文章中的算法实现一遍。除了阅读的方式,读者还要理解所读的论文是怎样写出来的。一篇好的论文在逻辑上是层层递进的,不仅能够传达信息也能够激励读者。所以作者在写的时候也是有结构化的逻辑性思考程度的。总体上作者会思考:这篇论文的真实任务是什么、研究发现是什么;论文的贡献是什么等等。
相应地,读者在读论文的时候也应该要有逻辑,首先要清楚论文中的表达是否是我想要学习到的;其次,我能从论文中学到多少,能不能找到新的方向与新的课题初稿;最后,这篇论文的背景是什么——是什么样的背景让这篇论文变得重要和有趣。无论是计算机视觉领域的文章还是泛计算机类的文章,一般来讲,都可以归为以下几类:提出问题型论文、解决问题型论文、阐述和调查型论文、总结型论文。快速阅读:如何读标题、摘要和引言接下来我向大家介绍一些读论文的经验。首先是快速阅读。计算机视觉领域的著名学者 DonGeman 曾经说,一篇文章可以分为标题、摘要、引言、论文主体四个部分,每一部分都需要花同样的时间进行撰写。这个说法虽然夸张但是不无道理,因为大多数读者实际上最关注的就是文章开始的两页纸。对读者而言,看完前两页就知道这篇文章是不是值得去读;对 reviewer 而言,看完开头就知道能不能拒绝这篇文章。我的前同事 Jim Kajiya 是一个非常了不起的图形学专家,他最牛的地方就是基本上从来不和别人合写文章,都是自己独立完成。
Jim曾经写过一篇文章“How to get your SIGGRAPH paperrejected”,文中最核心的观点是文章一定要写得易读——这篇论文是关于什么的?它解决了什么问题?迷人之处在哪?有什么新的东西(我一直强调做科研的终极问题就是 what's new,写文章的时候一定要强调文章中有什么新的东西)?巧妙之处何在?
如何读论文的引言?举个例子,我最近在读《拥有伦理学:企业逻辑、硅谷与伦理学的制度化》(Owning Ethics:Corporate Logics, Silicon Valley, and the Institutionalization ofEthics),在引言部分,我问了 Kajiya 提出的那几个问题。首先这篇论文讲的是高科技公司在道德方面做了什么;其次,解决的问题是现在的实践(拥有道德)做法;文章的迷人之处在于最近的丑闻和技术后冲(techlash);这篇文章的最新之处是对 17 位科技公司的“道德拥有者”进行了采访;最后,论文的神奇之处是得出了结论:道德所有者在令人担忧的动态中运营公司。接下来,我将介绍如何读摘要。计算机学科论文中的摘要一般有固定格式,读起来非常枯燥。所以,要读摘要的时候,将其分解并加上一些有趣的亮点,可能有利于阅读。
中国学生的英语一般都不太好,虽然到了研究生阶段,思维方式可能还停留在中文思维到英文思维转换的阶段。对此,一个很好的建议是尝试把摘要翻译成中文,在这个过程当中,你会发现自己有一些细节没有领会到位,第一遍读的时候不见得读懂了。回到标题,如何读论文的标题?标题一般只有一句话。从整篇论文的排版的角度来看,在一页半的引言、四分之一页的摘要以及八页的双栏正文面前,只有一句话的标题显得不太“重要”。但是标题是总结、抽象的概括。我曾有一个重要发现:高质量的文章通常标题用两个词就能概括,并以ing 结尾,例如 Plenoptic sampling、Lazy Snapping、Poisson matting。所以对于读者来说在读这些抽象的词或句子的时候,只有花费较多的时间才能读懂论文作者的意图。
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