5步高效自查：cs-paper-checklist学术写作指南

5步高效自查：cs-paper-checklist学术写作指南

【免费下载链接】cs-paper-checklistA final sanity checklist to help your CS paper get accepted, not desk rejected.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cs/cs-paper-checklist

cs-paper-checklist是一份专为计算机科学论文设计的终稿检查清单，旨在帮助研究者系统性排查论文缺陷，避免因细节问题导致的 desk rejection（直接拒稿）。这份工具化清单覆盖从标题优化到引用格式的全流程检查点，通过结构化自查显著提升论文质量。

一、内容架构优化：从读者视角构建逻辑链

标题与摘要黄金结构

常见问题：标题泛泛而谈（如"研究了一种算法"）或过度技术化；摘要缺乏核心发现。
解决方案：采用"问题+方法+结果"三段式标题，摘要需包含1个核心问题、2项关键方法、3组对比数据。
检查要点：

• 标题是否包含至少1个技术关键词（如"注意力机制"而非"深度学习方法"）
• 摘要第3-5句是否明确写出主要结果（如"在XXX数据集上F1值提升12.3%"）

💡 专家提示：标题长度控制在10-15个英文单词，避免缩写和"基于XXX的研究"这类冗余表述。

引言说服性构建

常见问题：研究动机模糊，贡献点表述抽象（如"具有重要意义"）。
解决方案：采用"现实痛点→现有方案局限→本研究突破"的递进式结构，贡献点需具体可验证。
检查要点：

• 是否在引言第1段明确说明研究领域的实际应用场景
• 贡献点是否用"首次提出"、"性能提升X%"等量化表述

💡 专家提示：在引言结尾添加1个"路线图"段落，用"第2节介绍相关工作，第3节提出XXX方法..."引导读者预期。

二、研究内容强化：方法与实验的严谨性保障

方法描述清晰化

常见问题：符号定义混乱，算法步骤缺失关键细节。
解决方案：建立符号表，对复杂公式提供"文字翻译"，核心算法分步骤说明。
检查要点：

• 所有公式中的符号是否在首次出现时定义
• 方法流程图是否标注每个模块的输入输出

💡 专家提示：对创新性模块，可添加"为什么这样设计"的原理说明（如"采用双通道结构是为解决XXX问题"）。

实验设计完整性

常见问题：数据集数量不足，基线方法选择不具代表性。
解决方案：至少使用3个不同特性的数据集（如小规模/大规模、公开/私有），基线需包含经典方法和最新SOTA。
检查要点：

• 是否包含消融实验验证各模块作用
• 性能指标是否同时报告均值和标准差（至少3次实验结果）

💡 专家提示：使用箱线图展示不同参数设置下的性能分布，比单一数值更具说服力。

三、表达规范提升：学术写作的细节把控

图表信息密度优化

常见问题：图表标题模糊（如"实验结果图"），数据标签过小。
解决方案：图表标题需说明核心发现（如"学习率对模型收敛速度的影响"），确保8号字体下清晰可辨。
检查要点：

• 图表是否包含误差线或显著性标记
• 颜色方案是否考虑色盲读者（建议同时使用形状区分）

💡 专家提示：柱状图避免3D效果，折线图使用不同线型区分多条曲线，减少对颜色的依赖。

引用与格式标准化

常见问题：参考文献格式混乱，重要文献遗漏。
解决方案：使用文献管理工具（如Zotero）统一格式，相关工作需涵盖近3年高引论文。
检查要点：

• 引用是否包含领域顶刊顶会（如 NeurIPS、ICML 等）
• 正文引用标号是否与文后列表一一对应

💡 专家提示：在相关工作部分采用"对比表格"，清晰展示本文方法与已有工作的差异点。

四、提交前终极检查：避免技术性失误

文档规范性校验

常见问题：PDF文件损坏，页眉页脚包含作者信息（双盲评审违规）。
解决方案：使用PDF验证工具检查完整性，去除所有身份标识信息。
检查要点：

• 文件名是否符合会议要求（如"paper_id.pdf"而非"final_version_v3.pdf"）
• 公式编号是否连续，图表是否按出现顺序编号

💡 专家提示：将论文转换为纯文本格式检查是否有乱码，用打印预览功能确认排版在不同设备上的一致性。

语言表达精炼化

常见问题：句子冗长（超过30词），过度使用被动语态。
解决方案：拆分长句，优先使用主动语态（如"We propose"而非"It is proposed"）。
检查要点：

• 是否存在"very"、"quite"等无意义修饰词
• 专业术语首次出现时是否提供解释

💡 专家提示：使用Grammarly等工具检查语法错误，但保留学科特定表达（如"state-of-the-art"无需改为"advanced"）。

通过这五个模块的系统检查，研究者可以全面排查论文中的潜在问题。cs-paper-checklist的价值不仅在于避免拒稿，更在于培养研究者的学术写作思维——从读者角度审视论文的逻辑性、严谨性和可读性。建议在初稿完成后与团队成员交叉检查，结合清单进行至少三轮修改，将每一个细节打磨至符合顶会标准。

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