清華大學王翔宇主講的學術論文寫作概述總結如下：部分內容摘自其PPT
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一篇英文論文的正常結構：題目Title、摘要Abstract、前言（引言）Introduction、問題描述Problem Formulation、方法Method、驗證（實驗）Experiments、結論Conclusion。
要做的事可以總體概括爲下圖：
學術論文兩要素：1、專業的知識；2、科學的表達。
如何寫作？（下圖摘自）
論文中都要求有創新點，什麼是創新點？——幹了別人沒幹過的事兒，就是創新。
1、發現了別人沒發現的現象
2、提出了別人沒提出的理論或方法
3、解決了別人沒解決的問題
4、設計了別人沒做過的實驗
一、題目
1、作用：
統領全文（概括整篇文章的主要內容，直觀明瞭，詳細具體）、畫龍點睛（創新點與貢獻、文章特色）、吸引眼球（要靠創新點吸引）。
2、怎麼起名？
中規中矩：對象+問題+方法
高端一點：對象/問題（可以簡化）+方法（描述其創新性、獨特性）
高端又不失內涵：對象/問題+方法（描述其創新性、普適性）
二、摘要
1、作用：
與題目 的作用類似：統領全文、畫龍點睛
2、寫法：
100-200words，表述前因後果講清楚，創新點更加詳細，貢獻更加突出。
總之，要讓別人看完只要就知道你做了什麼工作。
3、舉個例子
Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension
Machine comprehension (MC), answering a query about a given context paragraph, requires modeling complex interactions between the context and the query. Recently, attention mechanisms have been successfully extended to MC. Typically these methods use attention to focus on a small portion of the context and summarize it with a fixed-size vector, couple attentions temporally, and/or often form a uni-directional attention. （說明問題與一般解決辦法）
In this paper we introduce the Bi-Directional Attention Flow (BIDAF) network, a multi-stage hierarchical process that represents the context at different levels of granularity and uses bi-directional attention flow mechanism to obtain a query-aware context representation without early summarization. （本文 提出的方法具體怎麼解決問題）
Our experimental evaluations show that our model achieves the state-of-the-art results in Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) and CNN/DailyMail cloze test.（方法取得了什麼效果）
譯文：
機器理解（MC），要回答有關給定上下文段落的查詢，需要對上下文與查詢之間的複雜交互進行建模。 最近，注意力機制已經成功地擴展到MC。 通常，這些方法使用注意力將注意力集中在上下文的一小部分上，並使用固定大小的向量對其進行彙總，在時間上耦合注意力，和/或通常形成單向注意力。 在本文中，我們介紹了雙向注意力流（BIDAF）網絡，它是一個多階段的分層過程，用於表示不同粒度級別的上下文，並使用雙向注意力流機制來獲得查詢感知的上下文表示，而無需進行早期彙總 。 我們的實驗評估表明，我們的模型在斯坦福問答數據集（SQuAD）和CNN / DailyMail完形填空測試中達到了最新的結果。