如何发表acl论文

ACL大会由国际计算语言学协会主办，是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议。

目录

如何写出好论文：投递ACL2021总结... 1

简介... 1

1.“为什么要写论文？”. 2

2.“什么样的论文才是好论文？”. 2

2.1读者（审稿人）要什么?. 2

2.2怎样满足审稿人？... 3

2.3审稿人的期望分析... 3

2.3.1读者对文章结构的期望... 3

2.3.2读者对句子的期望... 3

2.3.3读者对段落的期望... 4

2.3.4读者对方法/实验步骤的期望... 4

3.“好论文是如何写出来的”. 4

3.1如何写摘要... 5

3.2如何写引言... 6

3.3如何写相关工作... 7

3.4如何写正文... 7

3.5如何写结果... 7

3.6如何写讨论... 8

3.7如何写结论... 8

4.总结... 8

References 9

2021年4月1日ACL2021的论文rebuttal阶段结束，经过一个多月的写论文，做实验和反复修改到最后回复评审意见的痛苦过程，感慨和收获都很多。在此期间对如何写好论文的思考和了解更深入了。因此特别总结了一下。中间我也查阅了写论文的相关资料，其中[1，2]让我感触最深。[1]从哲学角度提出了针对写论文的灵魂三问，[2]提出要迎合读者预期的方法论。这次将[1,2]的论点进行整理后，针对本次没有写好introduction的问题，加入了[3]中如何写introduction的方法论，最终成文。

本文主要针对写论文的三个哲学问题整合文献[1,2]的资料进行回答，因为本人才疏学浅，有不到之处还请海涵。在写论文之前，我们都会问三个关键问题：

下面会分三个章节来分别回答上述问题。

除了评职称，完成KPI等世俗的原因背后，其实还有一些论文备受推崇的底层原因：

写文章的时候应该力求简单到可以被新手理解，同时深刻到可以引起专家的兴趣。一篇文章只有在不需太多努力就可以理解的情况下才会被广泛地引用。文章清晰的关键就是使读者能在他们想找的地方找到他们需要的东西。简而言之为以下两点：

文章在发表前必须经过审稿人的评审。他们一般是相关领域的专家甚至是你的竞争者。他们会尽力寻找你文章 中的毛病。有时，由于不同的观点和竞争的需要，审稿人或许会试图阻止你的文章发表。因此，文章必须写得理由充足。在被别人挑剔之前 ，自己必须首先鸡蛋里挑骨头，预先回答审稿人的可能质疑 。

1). 只提出“一”个中心命题。论文里的观点太多，不但不好写，问题也容易多，读者也不易记住你要说什么。

2). 在这个中心命题的基础上，用一个迷人(但绝不夸张)的标题来吸引审稿人的兴趣。无偿审稿使审稿人只审批感兴趣的论文。如果你不能引起审稿人的兴趣，那最好不要发表那篇文章。编辑们有时候会很郁闷，因为找不到有兴趣的审稿人。

3). 合理解释每一个参数，合理说明每一个步骤。审稿人没时间考虑细节。程序和参数的合理化显示出你知道你在做什么，而不是凑数据。 没理由要找理由，有理由要强调。

4). 问问你自己是否提供了足够重复你工作的所有细节。审稿人(或读者)越容易再现你的工作，他就越可能接受你的文章。当然，审稿人并不会真正去重做你的工作，但你必须通过你的描述使他相信可以重做。

5). 必须有说服力！尽量做彻底而不是半成品的工作！用多方面测试来证明你的中心命题。要使文章像律师证明无罪官司，预先回答一切可能提出的疑问。

6). 引用所有重要的研究工作，特别是经典力作。写作的时候要再做全面文献检索。为了达到这些目标，写科学论文的时候必须遵照一定的框架结构。

典型的科学论文包括标题、摘要、引言、方法/实验步骤、结果、讨论、致谢，和参考文献。这样的结构是用来帮助读者快速找到他们感兴趣的信息。把信息放错地方会使读者糊涂。

好文章的所有 句子都应该这样从旧到新地平滑过渡 。写好一句开头的金科玉律是问问你自己：“我以前有没有提过 这个概念？”大多数文章很难读是因为很多新概念在没有被介绍之前就使用了。

读者想在 主语之后立刻看到行为动词 。对一个说明谁在做什么的句子，读者需要找到动词才能理解。如果动 词和主语之间相隔太远，阅读就会被寻找动词打断。而打断阅读就会使句子难以理解。尽量避免过长的主语和过短的宾语。这就像头重脚轻的人很难站稳。短的主语紧跟着 动词加上长的宾语效果会更好。

读者期望每句只有一个重点，这个 重点通常在句尾 。比较下面两个句子，我们可以感觉到他们着重强调不同的东西。把最好的，最重要的，和想要读者记住的东西放在句尾。

每一个段落都应该只讲一个故事 。在一段里表述多个观点会使读者很难知道该记住什么、这段想表达什么。一段的第一句要告诉读者这一段是讲什么的。这样读者想跳过这段就可以跳过。一段的最后一句应该是这段的结论或 者告诉读者下一段是什么。段落中的句子应该由始到终通过逻辑关系连接，实现由旧信息到新信息的流动

首句描述了整段的主题。最后一句时总结整段。 很明显，新旧信息的连接是理解这段的关键。从旧信息到新信息的流动是使读者轻松阅读的最佳方式。写文章的目的不是去测试读者的阅读能力，而是考验作者的表达能力。不能怪人没看懂，只能怪自己没写清楚

如果文章是关于新的方法、技术或算法，要非常详细地写它的新颖之处。要用有逻辑的、合理的方式来描述它。 这会帮助读者抓住新方法的要领。如果这个方法使用参数，则要把每一个参数(或参数的取值)合理化，或者是以前 用过的，或者可以从物理或数学推导出来，或者通过了广泛的测试及优化。如果无法保证它的合理性，那就必须描 述改变它会造成的影响(实际的结果应该在结果部分或讨论部分，方法部分仅包含影响的描述)。如果没有测试它们 的合理性，你应该解释为什么(做的代价太贵了？太费时间了？或者需要延期到将来做)。

针对审稿人对一篇好文章的期望，我们可以有针对性的进行写作。

[1]提出如上图的写作经验，具体如下：

如果总是先写中文再译成英文，英语很难提高。直接用英语写作，刚开始可能很困难，可能写完5行字，就已经花了一小时，但是万事开头难，迈出第一步，路会越走越顺。对于我的学生，我一般会认真指导他们完成第一篇，从第二篇开始，就基本上不用太费心。其次，要用自己最熟悉的、确定不会产生歧义的单词。不要用金山词霸等软件直接查词，选择自己没有使用过的词，这样很容易产生歧义。第三，每段只讲一个要点，并且要明确。第四，毕竟是在进行科技文献写作，注意语言要正式，要进行提炼，用语不要过于琐碎家常。第五，要避免“毫无疑问”（no doubt）、“绝对”（absolutely）、“显然”（obviously）这类绝对化的用词。第六，不要使用复杂的语句，要尽量简单明晰，便于读者理解。另外，要注意衔接过过渡，选择正确的过渡词与联接词，还要注意转折，注意连贯性，避免行文跳跃。最后，现在很多字处理软件都提供拼写检查功能，对于软件提示可能出错的字，一定要仔细再检查。

下面按照论文通常的结构逻辑来给出如何写好论文的建议。

摘要就是给出论文的概况，吸引读者。在这里要给一些适当的细节，简略描述你的方法是如何实现的、有哪些组成组成部分（components）、实验结果如何、比现有的技术提高了多少。

引言部分很重要，首先要讲明做本研究动机，讲明为什么本文所述的研究很重要？为什么该研究是值得做的？如果不能很好地论证，后面写得再好也没有用，因为大家不会浪费时间在“没有用”的东西上。其次，本文的贡献、创新性要明确突出，不要让人误认为你的研究与别人相似。第三，介绍你的方法时要比摘要详细些，但是不要给太多的细节。

每一个引言应该包括研究领域的介绍和意义，做这工作的具体原因，结果和隐含的意义。一般而言，读者读完引言，对论文的来龙去脉就应该清清楚楚了

第一件该做的事就是围绕中心命题来收集所有相关文献。搜索并研究所有最近和相关的文章(通过对中心命题关键字的搜索或用引用索引)。确认你有所有最新的论文。引用所有 重要的文章。如果你不引用别人的文献，别人也不会引用你的！如果你想谁引用你的工作，你要先引用他的。你引用的文章越多，他们越可能阅读并引用你的文章。因为人们更加关注引用他们的论文。仔细读你所引用的文章，避免引用错误。在引用上，不要偷懒。

Introduction（引言）的主要任务是向读者勾勒出全文的基本内容和轮廓。它可以包括以下五项内容中的全部或其中几项（具体要根据你论文的长短等实际情况来决定） [3]：

如何合理安排以上这些内容，将它们有条有理地给读者描绘清楚，并非容易之事。经验告诉我们，引言其实是全文最难写的—部分。这是因为作者对有关学科领域的熟悉程度，作者的知识是渊博、还是贫乏，研究的意义何在、价值如何等问题，都在引言的字里行间得以充分体现。 我们可以将引言的内容分为三到四个层次来安排。第一层由研究背景、意义、发展状况等内容组成，其中还包括某一研究领域的文献综述；第二层提出目前尚未解决的问题或急需解决的问题，从而引出自己的研究动机与意义；第三层说明自己研究的具体目的与内容；最后是引言的结尾，可以介绍一下论文的组成部分。

2) 引言第二层主要的目的是表明目前研究尚未解决的问题（Indicating the problem that has not been solved by previous research, raising a relevant question）

阐述自己研究领域的基本内容。要尽量简洁明了，不罗嗦；须知看文章者都是该领域的专家，所以一些显而易见的知识要用概括性的而不是叙述性的语言来描述。

相关工作是为了证明你的工作的新颖性的。因此对前人的研究的引用要完整，并且一定要尊重相关文献的作者，可以指出其缺点，但一定要礼貌，要以建设性的方式提出。

正文用来介绍技术上的细节，终极目的是要让人理解你的方法并能重现实验结果。首先，逻辑要清晰，其次，技术上的细节不能缺失。但是，如果细节可能喧宾夺主，则要适当删减或挪到附录甚至补充材料里，以免干扰正常的阅读节奏。如果文章比较复杂，可以叙述一下方法的组成部分，画出框图，展示方法、内容及其关系。文章的实验结果要证明“我的方法的确比现有最好的方法还要好”。有一个细节需要注意：有些同学在文中用红、绿、蓝色来指示对象，但经常图片打印出来都是灰色的，对象难以区分，所以最好不要用颜色来指示图片里的对象，而要尽量用不同样式的线型、填充模式等，再打印出来确认不同对象的确是可以区分的。另外，对于所有的图、表，要在正文里加以说明，对于反常规的结果尤其要突出地论述其原因。

当你开始写结果部分时，先考虑一下结果的意义。也就是说，你理解你的结果吗？这些结果是不是告诉了你更 深刻的东西？你能从很多不同角度来理解结果吗？你能设计证明或者反驳你的一些解释的新测试吗？ 如果你发现了新现象，你必须证明你的结果不是你方法制造出来的(讨论部分的一个好内容)。它可以在不同的 条件下重复吗？如果你发展了一个新方法，你必须证明这个方法的重要性。它是否改进了现有的方法？你的结果部 分必须用不同的角度或多重测试来支持新发现或验证新方法的重要性。

一旦你对结果有更好的理解，你需要决定卖点，也就是说这篇文章最有意义的一个观点是什么？确定这篇文章 的中心命题之后要组织所有的段落来证明、支持它，用数据(有必要的话再加数据)来证明它。同时也要排除其它可 能性。放弃与中心命题无关的数据，即使这些数据是很辛苦得来的。

现在到了你写论文的最后一部分。很多人认为讨论部分最难写。他们常常不知道该写什么。学生常常不能把结 果从他们的解释、含意和结论中分离出来。此外，他们不善于思考可能存在的其他解释。好的讨论通常以得到的结 果和解释的评论开始。其它可用于讨论的内容有：参数改变对结果的影响，与其他研究相比还有待解决的问题，将 来或正在进行的工作（防止别人从事你显而易见的，立刻就能实现的后续工作)。这里有一段文章中的讨论部分

结论部分是给读者留下印象的最后机会，要进一步突出自己的贡献。

你还可以开诚布公地承认自己的 缺点 ，其实这会让审稿人留下好印象，并且给其它读者以提升空间，让他们沿着你的方向继续前行。

有一个很不好的做法，就是将摘要、导言里对方法的介绍和结论用同样的话进行表述，甚至互相拷贝。文章的摘要、介绍、结论，要在不同的细节层次上介绍你的方法、强调你的贡献。

[1]给出写好论文的经验如下图所示：

[2]给出的写好论文的经验如下：

我自己的经验是要写好引言，这次ACL2021的审稿人意见主要就是论文的引言部分没有满足审稿人预期。以后论文要重点加强引言和相关工作。

[1] 想法好、表达好、语言好才是好论文，

[2] 好论文要迎合读者预期,

[3] 如何写好introduction,

①要对准靶子。写驳论性的文章，首先要摆出对方的谬论或反动观点，树起靶子。怎样树起靶子呢？通常有两种方式。一是概述。即用概括的语言，将所批驳的敌论复述一下。并且还要强调出敌论的弊端。概述时，可适当引用一些原词句，但要有重点，倾向性要鲜明。二是摘引。即把反面材料的关键部分或有关部分，摘录下来，然后对准靶子，进行驳斥。可以引用一些较为典型的事例，和古典名句。更加强有力的证明自己的观点。②要抓住要害。鲁迅说：“正对‘论敌’之要害，仅以一击给予致命的重伤。”对谬论，一定要抓住其反动本质，深入地进行揭露和批判。③要注意分寸。对于敌人的反革命谬论和人民内部存在的错误思想，必须加以区别。对敌人，要无情揭露，痛加批驳，给以致命打击；对于人民内部的错误思想，就要本着“团结――批评――团结”的原则，决不可相提并论。ACL 2017接受了哪些论文选材创新不能只是塑造完美的人物，当然也要注意选材创新不等于描写社会阴暗面，总体来说，我们的文章都是要积极向上的。审卷老师讨厌那种大而空，而且不切生活实际的材料，如写父亲冒风雪骑着自行车送我去程序员如何能快速的成长跟学习？我记得刚刚跨入大三的时候，当时对于NLP、IR、ML等知识，真的了解很少，那个时候做项目特别的痛苦，不知道从哪儿入手，很多时候为了解决一些问题，就开始花时间去做调研，开始学会在ACL等顶级的期刊上面去找论文，在Google文献里面去找论文来读，那个时候真的是每一天保持抽时间读至少一篇论文，读完就开始总结；最后发现读了六七十篇论文，才刚刚开始入门NLP这个领域，才知道有那么多人在研究那么多有意思的问题。那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识面。那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识