1-Before
回答这几个问题：
- 为什么我要看这个paper
- 我需要用这个paper做什么
- 关于这个主题我已经知道了什么，我希望通过这个paper学到什么？
- 这篇paper是否值得阅读？
确定要不要精读？
先从宏观上把握研究的工作，决定是否要精读整篇文章
- 精读
- 略读
如何确定？
1.摘要：
- 有没有需要的信息
- 是否值得花时间阅读
2.引言
2-while
第一部分
一开始阅读时最重要的部分：摘要、引言、结论
阅读各个部分需要回答的问题：
摘要：
- 这个文章是什么领域的
- 这个文章和我的研究方向有什么关系
- 这个文章想要解决什么问题
- 通过什么方法解决的
- 给出的答案是什么
引言
- 研究的问题是什么
- 为什么研究这个课题
- 目前该课题研究的进展
- 作者的理论基于哪些假设
- 有什么应该记录的专业术语吗
结论
- 作者如何解释结果
- 作者关于课题的构思有哪几点
- 这篇文章存在哪些缺陷
- 未来的发展建议
第2部分
接下来看文章的方法论部分
文献综述
回答的问题：
- 关于这个课题已经知道了什么
- 这篇文章试图添加什么新的理解
- 我自己的研究如何适应当前已完成的文献
目的：
- 快速了解该领域相关工作
- 了解到怎么写这一部分，别人是如何阐释相关工作的。这些工作和我们工作的关联是什么，不同点在哪里。
- 针对本文的贡献，提别人的工作，并针对性分析，指出研究的不同点和方法的不同点
方法论
- 作者用了什么方法
- 他们收集的信息有什么限制
- 我可以在自己的研究中使用类似的方法吗
🌰如果是模型类的论文，例如，对于一般的ML模型，可以拆分为模型和数据
- 模型
- 模型的架构
- 损失函数的设计等
- 和别人的模型有什么区别
- 数据
- 输入是什么
- 输出是什么
关注点：
- 如何设计实验的
- 这样设计的目的是什么
实验结果的分析
- 怎样表达数据的变化的
- 如何表达“好”的，规避“不好”的实验结果
一般方法
- 纵向比:和不同模型比
- 横向比:做消融实验，和自己比
结果部分
- 哪些结果是显著的
- 你能从结果中得到什么结论
- 这些结果是否支持研究的问题
图表
- 数据来源
- 重要指标
- 模型步骤
- 每个步骤的结论
讨论
- 结果之间有什么联系
- 结果是否和之前的研究是一致的
- 结果可以应用到什么地方
3-After
评价论文
- 问题立意
- 结构
- 方法
1⃣️针对科学问题
- 科学问题是什么
- 与别人的研究不同点在哪里
- 为什么研究这个问题？价值和意义？能带来什么？基于这个问题可以深入做什么？
2⃣️针对技术路线
- 提出的方法是如何针对问题的
- 这个方法的创新点在哪？本质是什么？一句话概括
3⃣️如何理解论文的贡献
- 为研究问题的贡献
- 技术上的贡献
🌸🌷🌹Thanks to🌺🌻🌼💐
