1,思路清晰，概念清晰，层次清晰，表达清晰。2,内容齐全，结构完整对称，不想无休止地开始或结束。3,科学内容是正确的（没有错误），数据是正确的（可靠的数据），语言是正确的（语法是没有错误）4,深入、全面地探索其科学内涵，使定量方法成为可能。
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SCI论文发表格式与国内期刊发表格式是有一定区别的，所以国内作者在发表SCI期刊之前，一定要了解清楚SCI期刊论文发表格式排版，避免因为论文发表SCI期刊不符合格式排版要求，被SCI期刊拒稿。SCI期刊论文发表格式排版方法，具体介绍如下。一、标题一篇较长的sci论文(如sci毕业论文)一般都需要标题页,其书写格式如下:第一行标题与打印纸顶端的距离约为打印纸全长的三分之一,与下行(通常为by,居中)的距离则为5cm,第三、第四行分别为作者姓名及日期(均居中)。如果该篇sci论文是学生针对某门课程而写,则在作者姓名与日期之间还需分别打上教师学衔及其姓名(如:Dr./Prof.C.Prager)及本门课程的编号或名称(如:English 734或British Novel)。打印时,如无特殊要求,每一行均需double space,即隔行打印,行距约为0.6cm(论文其他部分行距同此)。二、提纲sci论文提纲页包括论题句及提纲本身,其规范格式如下:先在第一行(与打印纸顶端的距离仍为2.5cm左右)的始端打上 Thesis 一词及冒号,空一格后再打论题句,回行时左边须与论题句的第一个字母上下对齐。主要纲目以大写罗马数字标出,次要纲目则依次用大写英文字母、阿拉伯数字和小写英文字母标出。各数字或字母后均为一句点,空出一格后再打该项内容的第一个字母；处于同一等级的纲目,其上下行左边必须对齐。需要注意的是,同等重要的纲目必须是两个以上,即:有Ⅰ应有Ⅱ,有A应有B,以此类推。如果英文论文提纲较长,需两页纸,则第二页须在右上角用小写罗马数字标出页码,即ii(第一页无需标页码)。三、摘要1、英文摘要是应用符合英文语法的文字语言，提供论文内容梗概为目的的短文。（内容基本与中文摘要相同，但不用完全逐句对应）。2、英文题目、摘要、关键词自成一页（1页即可），放在中文摘要页之后。3、英文字体与行间距： 统一使用“西文字体”中的“Times New Roman”，1.5倍行间距。4、英文题目： 使用三号字加粗。5、英文摘要： “Absract”顶格，使用四号字，并加粗。英文摘要具体内容使用四号字。6、英文关键词： “Key Words”顶格，使用四号字并加粗。四、正文有标题页和提纲页的sci论文,其正文第一页的规范格式为:论文标题居中,其位置距打印纸顶端约5cm,距正文第一行约1.5cm。段首字母须缩进五格,即从第六格打起。正文第一页不必标页码(但应计算其页数),自第二页起,必须在每页的右上角(即空出第一行,在其后部)打上论文作者的姓,空一格后再用阿拉伯数字标出页码；阿拉伯数字(或其最后一位)应为该行的最后一个空格。在打印正文时尚需注意标点符号的打印格式,即:句末号(句号、问号及感叹号)后应空两格,其他标点符号后则空一格。五、文中引述正确引用作品原文或专家、学者的论述是写好sci论文的重要环节；既要注意引述与论文的有机统一,即其逻辑性,又要注意引述格式 （即sci论文参考文献）的规范性。引述别人的观点,可以直接引用,也可以间接引用。无论采用何种方式,论文作者必须注明所引文字的作者和出处。美国学术界通行的做法是在引文后以圆括弧形式注明引文作者及出处。六、文献目录论文作者在正文之后必须提供论文中全部引文的详细出版情况,即文献目录页。
SCI论文写作格式规范
毕业论文文体类型一般分为：试验论文、专题论文、调查报告、文献综述、个案评述、计算设计等。下面是我整理的SCI论文写作格式规，欢迎阅读！
一、标题
标题要求：1.阐述具体、用语简介，一般不超过20个字。2.文题相称、确切鲜明，标题体现内容，内容说明标题。3.重点突出、主题明确，突出论文主题，高度概括 ，一目了然。不足以概括论文内容时，可加副标题。
二、摘要
1摘要内容和格式 一般格式：(1)目的(objective):说明论文要解决的问题及其起源、由来。 (2)方法(methods):说明研究时间、参与研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法。 (3)结果(results):说明研究内容中主要结果，包括数据和统计学检验结果。 (4)结论(conclusions):说明主要结论，包括直接的临床应用。
2摘要的写作要求：(1)连续写出，不分段落，不加小标题，不举例证。 (2)格式规范化。 (3)简短、完整，一般占全文文字的10%左右。 (4)文字性资料，不用图、表、化学结构式。 (5)英文摘要与中文摘要内容基本一致。
3关键词格式：3-8个词或词组，之间空一格书写，不加标点符号。外文字符之间可加逗号，除专有名词的字首外，余均小写。
4选择关键词的方法：(1)可从标题、摘要和全文内容中选择，以从标题中选择最常用。 (2)要严格筛选，充分、准确、全面地反映文章的中心内容。 (3)查阅医学主题词表确认。
三、引言
1.引言的基本内容：(1)简要叙述研究此项工作的起因和目的 (2)研究此项工作的历史背景 (3)国内外对研究此项工作的研究现状和研究动态 (4)强调此项工作的重要性、必要性和研究意义 (5)适当说明研究此项工作的时间、材料和方法。
2.引言的`写作要求：(1)简明扼要，重点突出，一般为200-500字，约占全文的1/8-1/10关于SCI论文格式规范关于SCI论文格式规范。 (2)实事求是、客观评价，不能蓄意贬低前人，切忌妄下断言。 (3)少用套话，水平如何，自有共论。 (4)勿与摘要相同，避免与正文重复，不涉及结果或结论。 (5)一般不写“引言”字样标题。
四、材料与方法
1.材料与方法的主要内容： (1)实验对象。 (2)实验仪器:仪器设备名称、生产厂家、型号、操作方法、改进之点。(3)实验材料:药品和试剂的名称、成份、规格、纯度、来源、出厂时间、批号、浓度、剂量、给药方法、途径、用药总量。 (4)实验方法与条件。 (5)统计学方法: 结果(results) 结果是论文价值所在，是研究成果的结晶。
2.结果的内容： (1)数据：不用原始数据，要经统计学处理。 (2)图表：用于显示规律性和对比性。(3)照片：能形象客观地表达研究结果。 (4)文字：对数据、图表、照片加以说明。
3.结果的写作要求：(1)按实验所得到的事实材料进行安排，可分段、分节，可加小标题。 (2)解释客观结果，不要外加作者的评价、分析和推理。 (3)结果要真实性，不可将不符合主观设想的数据或其它结果随意删除。 (4)因图表和照片所占篇幅较大，能用文字说明的问题，尽可能少用或不用图表或照片。
五、讨论
讨论是论文的重要主体部分，是作者对所进行的研究中所得到的资料进行归纳、概括和探讨，提出自己的见解，评价其意义。
讨论的内容：(1)对实验观察过程中各种数据或现象的理论分析和解释。 (2)评估自己结果的正确性和可靠性，与他人结果比较异同，并解释其原因。 (3)实验结果的理论意义及对实践的指导作用和应用价值。 (4)作用机制或变化规律的探讨。 (5)同类课题国内外研究动态及与本文的关系。
六、结语或结论
论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。
七、参考文献
这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。
一切粗心大意，不查文献;故意不引，自鸣创新;贬低别人，抬高自己;避重就轻，故作姿态的做法都是错误的。而这种现象现在在很多论文中还是时有所见的，这应该看成是科研工作者的大忌。
title: 自然语言处理综述 date: 2021-11-18 11:03:11 自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。它主要分为两大方向：自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)和自然语言生成(Natural language Generation, NLG)，前者是听读，后者是说写。 本文将从自然语言处理的历史与发展讲起，进而分析目前深度学习在自然语言处理领域的研究进展，最后讨论自然语言处理的未来发展方向。 1950年，计算机科学之父图灵提出了“图灵测试”，标志着人工智能领域的开端。而此时，正值苏美冷战，美国政府为了更方便地破译苏联相关文件，大力投入机器翻译的研究，自然语言处理从此兴起。从这之后的一段时期内，自然语言处理主要采用基于规则的方法，这种方法依赖于语言学，它通过分析词法、语法等信息，总结这些信息之间的规则，从而达到翻译的效果。这种类似于专家系统的方法，泛化性差、不便于优化，最终进展缓慢，未能达到预期效果。 到了20世纪80、90年代，互联网飞速发展，计算机硬件也有了显著提升。同时，自然语言处理引入了统计机器学习算法，基于规则的方法逐渐被基于统计的方法所取代。在这一阶段，自然语言处理取得了实质性突破，并走向了实际应用。 而从2008年左右开始，随着深度学习神经网络在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成果，它也开始被应用到自然语言处理领域。从最开始的词嵌入、word2vec，到RNN、GRU、LSTM等神经网络模型，再到最近的注意力机制、预训练语言模型等等。伴随着深度学习的加持，自然语言处理也迎来了突飞猛进。 接下来，我将介绍自然语言处理与深度学习结合后的相关进展。 在自然语言中，词是最基本的单元。为了让计算机理解并处理自然语言，我们首先就要对词进行编码。由于自然语言中词的数量是有限的，那就可以对每个词指定一个唯一序号，比如：英文单词word的序号可以是1156。而为了方便计算，通常会将序号转换成统一的向量。简单做法是对单词序号进行one-hot编码，每个单词都对应一个长度为N（单词总数）的向量（一维数组），向量中只有该单词序号对应位置的元素值为1，其它都为0。 虽然使用one-hot编码构造词向量十分容易，但并不是一个较好的方法。主要原因是无法很好地表示词的语义，比如苹果和橘子是相似单词（都是水果），但one-hot向量就无法体现这种相似关系。 为了解决上述问题，Google的Mikolov等人于2013年发表了两篇与word2vec相关的原始论文[1][2]。word2vec将词表示成一个定长的向量，并通过上下文学习词的语义信息，使得这些向量能表达词特征、词之间关系等语义信息。word2vec包含两个模型：跳字模型（Skip-gram）[1] 和连续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）[2]，它们的作用分别是：通过某个中心词预测上下文、通过上下文预测某个中心词。比如，有一句话"I drink apple juice"，Skip-gram模型是用apple预测其它词，CBOW模型则是用其它词预测出apple。 首先介绍CBOW模型，它是一个三层神经网络，通过上下文预测中心词。以某个训练数据"I drink apple juice"为例，可以把apple作为标签值先剔除，将"I drink juice"作为输入，apple作为待预测的中心词。 Skip-gram模型与CBOW类似，也是一个三层神经网络模型。不同在于，它是通过中心词预测上下文，即通过"apple"预测出"I drink juice"。接下来简单介绍Skip-gram模型中各层： 两种模型训练结束后，会取 作为词向量矩阵，第i行就代表词库中第i个词的词向量。词向量可用来计算词之间的相似度（词向量点乘）。比如，输入 I drink _ juice 上下文，预测出中心词为apple、orange的概率可能都很高，原因就是在 中apple和orange对应的词向量十分相似，即相似度高。词向量还可以用于机器翻译、命名实体识别、关系抽取等等。 其实这两种模型的原型在2003年就已出现[3]，而Mikolov在13年的论文中主要是简化了模型，且提出了负采样与层序softmax方法，使得训练更加高效。 词向量提出的同时，深度学习RNN框架也被应用到NLP中，并结合词向量取得了巨大成效。但是，RNN网络也存在一些问题，比如：难以并行化、难以建立长距离和层级化的依赖关系。而这些问题都在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》[4]中得到有效解决。正是在这篇论文中，提出了Transformer模型。Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个网络结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。注意力的作用是从大量信息中筛选出少量重要信息，并聚焦在这些信息上，比如：人在看一幅图像时，会重点关注较为吸引的部分，而忽略其它信息，这就是注意力的体现。但注意力机制会关注全局信息，即关注输入数据与输出数据以及中间产物的相关性。而自注意力机制则减少了对外部其它数据的关注，只关注输入数据本身，更擅长捕捉数据内部的相关性。 自注意力机制的算法过程如下： 自注意力机制不仅建立了输入数据中词与词之间的关系，还能并行地高效地计算出每个词的输出。 Transformer的总体架构如下： 它分为两部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。 编码器的输入是词向量加上位置编码（表明这个词是在哪个位置），再通过多头自注意力操作（Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）两部分得到输出。其中，多头自注意力就是输入的每个词对应多组q、k、v，每组之间互不影响，最终每个词产生多个输出b值，组成一个向量。编码器是transformer的核心，它通常会有多层，前一层的输出会作为下一层的输入，最后一层的输出会作为解码器的一部分输入。 解码器包含两个不同的多头自注意力操作（Masked Multi-Head Attention和Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）三部分。解码器会运行多次，每次只输出一个单词，直到输出完整的目标文本。已输出的部分会组合起来，作为下一次解码器的输入。其中，Masked Multi-Head Attention是将输入中未得到的部分遮掩起来，再进行多头自注意力操作。比如原有5个输入，但某次只有2个输入，那么q1和q2只会与k1、k2相乘，。 如果深度学习的应用，让NLP有了第一次飞跃。那预训练模型的出现，让NLP有了第二次的飞跃。预训练通过自监督学习（不需要标注）从大规模语料数据中学习出一个强大的语言模型，再通过微调迁移到具体任务，最终达成显著效果。 预训练模型的优势如下： 预训练模型的关键技术有三个： 关于预训练模型的架构，以Bert为例：输入是词的one-hot编码向量，乘上词向量矩阵后，再经过多层transformer中的Encoder模块，最终得到输出。 本文介绍了NLP领域的流行研究进展，其中transformer和预训练模型的出现，具有划时代的意义。但随着预训练模型越来越庞大，也将触及硬件瓶颈。另外，NLP在一些阅读理解、文本推理等任务上的表示，也差强人意。总而言之，NLP领域依旧存在着巨大的前景与挑战，仍然需要大家的长期努力。 [1]Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In Advances in neural information processing systems (pp. 3111-3119). [2]Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781. [3]Yoshua Bengio, R´ejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Janvin. A neural probabilistic language model. The Journal of Machine Learning Research, 3:1137–1155, 2003. [4]Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 5998-6008. [5]Peters M E, Neumann M, Iyyer M, et al. Deep contextualized word representations[J]. arXiv preprint arXiv:1802.05365, 2018. [6]Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018. [7]Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. [8]Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019: 2790-2799.
你好，目前人工智能，自然语言处理是比较前沿的，很多领域都在使用这些方法，如果你想更好发表论文的话，据我了解信息提取、图像识别和知识图谱这些都比较好发文章，如果你选择的导师有和一些其他领域合作那就是最好的，因为最容易发的就是你将这种方法应用到一些其他领域，然后在其他领域的期刊发文章，就我周围的话有应用在地理学和生态学中，希望我的回答对你有所帮助。
自然科学论文范文篇二 自然科学的发展特点及展望 中图分类号:N0 文献标识:A 文章编号:1009-4202(2010)08-247-02 摘 要 自然科学是涉及各行各业的研究领域的大学科,掌握自然科学的发展规律是研究自然科学人员所必须切身认知的内容。本文通过辩证的观点去看待自然科学,整理自然科学的认知模式,探索其发展规律。 关键词 自然科学 逻辑思维 非逻辑思维 批判性思维 自然科学是一门范围广博的知识范畴,是针对事物客观规律的认知、归纳所形成的科学体系。其涉及的知识层次、知识面基本上涵盖了人类社会的方方面面,通晓其发展规律和特点是从事自然科学研究人员所必需掌握的基本知识。 一、自然科学的特点 (一)自然科学的获得方式 中世纪末期是近代自然科学的孕育期,当时最杰出的人物,13世纪的英国哲学家罗吉尔•培根对经验和事实给予了特殊的关注。他指出:“大家公认,我们通过三条途径获得知识,即权威、理性和经验;然而,当权威不知道事物的理由;理性也不能分辨是诡辩还是论证时,除非结论为经验所证实。”正是由于罗吉尔•培根的提出和倡导“实验科学”,强调只有实验方法才能给科学以可靠性。 近代英国唯物主义学家弗兰西斯•培根进一步指出,实验科学最重要特性之一就是利用实验来增加积累事实知识,并提出:“从感觉和特殊出发构造公理,然后是连续不断地、逐渐地上升,直至最后达致最普通的公理。”正是这种思想和思维模式指导和推动了科学理论发展,对近代科学的兴起和发展做了开创性的工作。 由此可见,自然科学作为大科学的重要组成部分,在其获取方式上依然是由科学观察和科学实验作为其获取的主要途径。 (二)自然科学的归类和整理 当我们在通过科学观察和实验获得的知识并不是科学规律。一般而言,从科学知识向科学规律和科学理论过渡要经过知性认识和理性认识两个阶段。 知性认识:只要是对科学知识进行分类、系统化并加以分析和概括,使之上升为科学规律。 理性认识:主要是在科学概括的基础上形成理论体系,以便反映客观世界普遍而不然的联系。 在科学的归类和整理过程中相应发展出各种科学方法,可大致分为:广义归纳法(本能归纳、常识思考归纳和批判性科学研究归纳)、演绎法(亚里斯多德的形式逻辑三段论为基础,符号化过程,数理逻辑,公理化方法)和类比法(两类对象之间在某些方面的类似或统一,推论其可能在其他方面也具有相类似性;虽然类比法逻辑根据不充分,但是它提供科学发现的重要线索)。 这三种方法都体现出科学在推理上的所透露出思维模式――逻辑思维,特别是演绎法,可以说是将人类运用自然语言进行思维的经验提升到基本思维规律和基本思维方法的高度。 (三)自然科学的合理性和可错性 哲学家布朗指出,“合理性”概念的古典模型具有三个特征:普遍性、必然性和规则性。科学的合理性首先表现在经验规律和理论规律的逻辑关联中;其次经验和理论规律间存在相互支持的逻辑关系;另外就是理论规律的合理性突出地表现对某些经验规律的矫正;科学规律的合理性可以通过科学实践的有效性来说明。 针对科学的可错性,我们通过20世纪初,科学哲学家卡尔•波普尔在《科学发现的逻辑》中所指出来说明:在真实和错误之间存在着不对称性,没有理论可以被证明是对的,但有些理论可以被证明是错,科学和非科学由此可以界定。在科学领域,至关重要的观念是要“证错”或“证伪”,而不是“证对”。 二、逻辑与非逻辑问题 由上面的自然科学的特点,我们可以看出在自然科学的认识过程中,始终贯彻着观察、实验和推理的过程。 在推理过程中,人们一般把归纳法作为科学假设或科学理论的基本方法。借助这一方法,通过大量实验进行概括,构建解释所观察的或现象之间的关系的新体系,其可靠程度虽然不够,但却富于创造性,它是作出理论发现的重要方法,然而其不是万能的,并不是所有的科学理论都可以通过归纳法来获得。爱因斯坦就曾说过,决不能用归纳法来发现物理学上的基本概念。 而与归纳法相对应的演绎法,即从一般到个别,用一般理论来分析解释具体事物的方法。运用这一方法,人们需要借助某一普遍法则或原理,也就是说,演绎法应用的结论受初始条件的制约,前提正确,才能确保演绎正确。但是由于演绎法是将一般原理推广应用现象的过程,很难导出新的概念或经验。达尔文曾结合自己的科研经验总结:我必须从大量事实出发,而不是从原理出发,我怀疑原理中有谬误(在他看来,用演绎法在生物学领域是不可信赖的)。因此我们不难发现演绎法的纯逻辑也存在着严重的缺陷。 就如同科学社会学家巴伯在《科学与社会秩序》中分析说,强调科学发现过程中逻辑的作用这样一个惯例漏掉了科学中大量最重要的东西,漏掉了所有可能的错误,漏掉了科学发现者的所有丰富的想象力,也漏掉了所有对已有发现成果的思考,漏掉了所有对周围世界认真探索的思路和方法。生物学家莱恩•杜波斯曾在《路易•巴斯德》中写道:“构成科学的原材料不仅是科学家的观察、实验、计算,而且还有他们的冲动、梦想和愚蠢。” 三、从辩证的观点和思维方式去看待自然科学的发展 从创造性角度来看,科学发现的过程是一个意识和潜意识、逻辑和非逻辑交互作用的过程。当出现问题,研究者就会出现一个“主观模拟”过程,他们会去主观想象周围事物,并集中注意到某些特定现象,运用主观的臆测获取表达形式,然后运用科学的语言把心中的发现和想法描述出来,形成真正的科学假说,然后通过严格的科学方法论证检验。 不仅如此,科学发现的过程还是革命性和渐进性相互统一。即我们所常说的:“破而后立。”爱因斯坦也指出:“提出一个问题往往比解决一个问题更重要。因为解决问题也许仅仅是一个数学上或试验上的技能而已,而提出新问题,新的可能性,从新的角度去看待旧的问题,却需要有创造性的想象力,而且标志着科学的真正进步。”科学家廷德尔说,知识一经获得,便给自己的周围投射上微弱的光亮。重大的科学新发现一旦作出,成功的科学家立刻会从可能的角度予以观察,并将它与其他知识体系相联系,以发现科学研究的新途径。 四、几种常见的自然科学思维方式 归根结底,自然科学研究是对先前思想和行动所依据的学所及原理不断进行检验的一种思想活动,有条理的批判性思维是科学的基本特点。 “大胆的想法,难以证明的预期,以及推测性的思想,是我们解释自然的唯一手段,也是我们把握自然的唯一法则和唯一工具。” ――科学哲学家 波普尔 参考文献: [1]黄顺基,苏越,黄展骥.逻辑与知识创新.中国人民大学出版社.2002. [2]刘大椿.自然辩证法概论(第2版).中国人民大学出版社.2008. [3]武宏志,周建武,唐坚.非形式逻辑导论.人民出版社.2009. 看了“自然科学论文范文”的人还看： 1. 自然科学学术论文范文 2. 自然科学类学术论文范文 3. 自然科学学术论文范文(2) 4. 自然科学类学术论文范文(2) 5. 科学论文范文
怎样的论文降重方法才有效呢？
1、插入图文表格
通过截图的方式将文字转换成图片，或者将文字转换成表格，插入到论文当中。现阶段大部分的查重系统都不会对表格和图片进行检测，所以这部分内容也就不会被标红。这种方式对知网查重效果不理想，其他论文查重系统不影响。
2、调整顺序，适当删除
在文献综述部分，最容易出现大片大片的重复，再怎么【复述】都会重复，一直【复述】语句都不通顺了，这种情况要怎么办呢？可以在不影响前后的逻辑下，适当调整引用文献的顺序，如果发现有啰嗦冗长的地方，可以适当精简与删除。
3、用自己的话复述一遍
随着人工智能相关技术的发展，“自然语言处理”水平也是越来越高，而论文查重系统使用最基本的技术就是“自然语言处理”，这也让论文查重系统越来越智能，越来越不好“”。不光能通过句子、词语识别来判断你论文的重复率，还能够通过语义分析进行判断，所以，大家千万不要小看现在的论文查重系统。
如果你有大段内容重复的话，可能简单调整语序、被动句改主动句、更换部分关键词、关键句子都不一定有用。所以，这种情况下，我们只能在读懂原文的基础上，使用自己的话再复述一遍，说白了，就是重写。这，可能就有点考验我们的文字功底了。不过，大家也不必太紧张，口水一点也没有关系，只要能降重就可以。
4、词语近义词替换、句子语序替换
对于个别重复的语句，改起来相对来说还是比较容易的。我们可以采用同义词替换，只留下关键的专有名词等，然后我们还可以进行语序调整，比如句子分割、改被动为主动等方法。
对于你说的打引号的话，就说明这段论文内容就是引用了，一般在知网、万方什么的系统中都不会算作抄袭率的，会当做为引用率；当然引用率也不能过高，不然同样也不通过学校。一般抄袭字符数是7-8个连在一起就算是抄袭，但是也有说是13个字符的，不过你纠缠这个问题没有实际的意义，修改的时候多用自己的话描述，用一些不常用的语句词什么的，这样被论文检测系统查出来的 概率就会小很多，希望可以帮到你。
对文章进行查重处理的时候并不是整篇论文都会查重，如果按照严格的格式来撰写的话一般查重的内容包括：摘要、目录、正文、致谢以及参考文献等。而在论文中所使用的一些其他方式编写的公式和图片等是不会查重的。简单来说文字性的东西都是会查重的。
一般知网查重是只查重文字部分的，对于图片、mathtype编辑的公式、word域代码等自动忽略。有些学校规定不仅全文的重复率不能超过限额，还对每个篇章有规定，比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章，每一章出一个检测结果，标明重复率。每一章有单独的重复率，全文还有一个总的重复率。
扩展资料：
在一篇学术论文当中，会出现相关重复率，并不一定代表写论文的人就做过抄袭的主动，诚然，一篇毕业论文的课题在网上有很多参考模板，只是，即使不主动去抄袭，里面的内容也有可能会出现大面积的重复，毕竟，同一个专业，专业上的术语，函数公式这些专业元素，肯定会出现雷同部分。
因此，论文查重的主要作用就是，帮助毕业生勾勒出一篇论文当中与其它论文里的重复语句、段落，让毕业生进行相关调整，只要重复率达标，后续的答辩等问题，就不会太大。论文是影响毕业生毕业的最后一个关卡，论文过不了关，毕业问题也会因此而受阻。
针对论文重复率查重的这个问题，全国各个高校的导师对此要求很严格，有些学院会指定学生到相关论文检测机构进行权威而专业的检测，再授意学生根据论文检测报告进行降重、改重方面的处理。
相对于本科论文、研究生论文，专科论文与称职方面的论文，在检测的环节上虽然也要求严格，不过，如果学校没有指定毕业生非要到什么论文检测平台提供检测数据，那么毕业生们就可以自行进行论文检测平台的选择，反正只要所选的平台拥有专业且权威的论文查重检测技术，就可以作为选择对象来查重。
参考资料来源：中国知网查重中心—知网论文查重到底是怎么查的?
论文查重用自己的话描述算抄袭吗？一大段直接抄别人资料，但加上引号，并在后面加引注[1]也不算抄，但会影响你论文的引用率！如何引用，使论文不复制？引文的格式要求是在论文研究中有明确的解释，或者在论文中直接通过作者进行解释。引用他人的观点，不管原文是否被描述，作者和来源都应以注释的形式注明，详细说明出版者、出版日期和页码。例如，为了引用，引用的观点和数据来自学习他人的作品。建议我们检测引用的原始信息来源，检测引用，注明原始经济来源，抄袭主要表现为故意隐瞒原作出处，在文字或内容上模仿原作。如果引证语言的发展被用作研究和论证自身技术创新教育观点的论据来支持论点，那么它就被称为引证。如果观点是别人的，论证方法和语言相似，可以认为是模仿。使用方法是以学生自己的论文为基础，引用他人的观点或部分陈述，论文整体发展还是我们自己的想法，而剽窃就是改变汤不改药，给别人“论文“的结构、写作方法、材料等大量模仿，完全从别人的作品中改成了抄袭，因此，我们学习如何正确利用别人的成果为自己的企业服务。
如果方向太新还没有相关综述，一般还可以查找该方向发表的最新论文，阅读它们的“相关工作”章节，顺着列出的参考文献，就基本能够了解相关研究脉络了。当然，还有很多其他办法，例如去videolectures.net上看著名学者在各大学术会议或暑期学校上做的tutorial报告，去直接咨询这个领域的研究者，等等。
自然科学论文范文篇二 自然科学的发展特点及展望 中图分类号:N0 文献标识:A 文章编号:1009-4202(2010)08-247-02 摘 要 自然科学是涉及各行各业的研究领域的大学科,掌握自然科学的发展规律是研究自然科学人员所必须切身认知的内容。本文通过辩证的观点去看待自然科学,整理自然科学的认知模式,探索其发展规律。 关键词 自然科学 逻辑思维 非逻辑思维 批判性思维 自然科学是一门范围广博的知识范畴,是针对事物客观规律的认知、归纳所形成的科学体系。其涉及的知识层次、知识面基本上涵盖了人类社会的方方面面,通晓其发展规律和特点是从事自然科学研究人员所必需掌握的基本知识。 一、自然科学的特点 (一)自然科学的获得方式 中世纪末期是近代自然科学的孕育期,当时最杰出的人物,13世纪的英国哲学家罗吉尔•培根对经验和事实给予了特殊的关注。他指出:“大家公认,我们通过三条途径获得知识,即权威、理性和经验;然而,当权威不知道事物的理由;理性也不能分辨是诡辩还是论证时,除非结论为经验所证实。”正是由于罗吉尔•培根的提出和倡导“实验科学”,强调只有实验方法才能给科学以可靠性。 近代英国唯物主义学家弗兰西斯•培根进一步指出,实验科学最重要特性之一就是利用实验来增加积累事实知识,并提出:“从感觉和特殊出发构造公理,然后是连续不断地、逐渐地上升,直至最后达致最普通的公理。”正是这种思想和思维模式指导和推动了科学理论发展,对近代科学的兴起和发展做了开创性的工作。 由此可见,自然科学作为大科学的重要组成部分,在其获取方式上依然是由科学观察和科学实验作为其获取的主要途径。 (二)自然科学的归类和整理 当我们在通过科学观察和实验获得的知识并不是科学规律。一般而言,从科学知识向科学规律和科学理论过渡要经过知性认识和理性认识两个阶段。 知性认识:只要是对科学知识进行分类、系统化并加以分析和概括,使之上升为科学规律。 理性认识:主要是在科学概括的基础上形成理论体系,以便反映客观世界普遍而不然的联系。 在科学的归类和整理过程中相应发展出各种科学方法,可大致分为:广义归纳法(本能归纳、常识思考归纳和批判性科学研究归纳)、演绎法(亚里斯多德的形式逻辑三段论为基础,符号化过程,数理逻辑,公理化方法)和类比法(两类对象之间在某些方面的类似或统一,推论其可能在其他方面也具有相类似性;虽然类比法逻辑根据不充分,但是它提供科学发现的重要线索)。 这三种方法都体现出科学在推理上的所透露出思维模式――逻辑思维,特别是演绎法,可以说是将人类运用自然语言进行思维的经验提升到基本思维规律和基本思维方法的高度。 (三)自然科学的合理性和可错性 哲学家布朗指出,“合理性”概念的古典模型具有三个特征:普遍性、必然性和规则性。科学的合理性首先表现在经验规律和理论规律的逻辑关联中;其次经验和理论规律间存在相互支持的逻辑关系;另外就是理论规律的合理性突出地表现对某些经验规律的矫正;科学规律的合理性可以通过科学实践的有效性来说明。 针对科学的可错性,我们通过20世纪初,科学哲学家卡尔•波普尔在《科学发现的逻辑》中所指出来说明:在真实和错误之间存在着不对称性,没有理论可以被证明是对的,但有些理论可以被证明是错,科学和非科学由此可以界定。在科学领域,至关重要的观念是要“证错”或“证伪”,而不是“证对”。 二、逻辑与非逻辑问题 由上面的自然科学的特点,我们可以看出在自然科学的认识过程中,始终贯彻着观察、实验和推理的过程。 在推理过程中,人们一般把归纳法作为科学假设或科学理论的基本方法。借助这一方法,通过大量实验进行概括,构建解释所观察的或现象之间的关系的新体系,其可靠程度虽然不够,但却富于创造性,它是作出理论发现的重要方法,然而其不是万能的,并不是所有的科学理论都可以通过归纳法来获得。爱因斯坦就曾说过,决不能用归纳法来发现物理学上的基本概念。 而与归纳法相对应的演绎法,即从一般到个别,用一般理论来分析解释具体事物的方法。运用这一方法,人们需要借助某一普遍法则或原理,也就是说,演绎法应用的结论受初始条件的制约,前提正确,才能确保演绎正确。但是由于演绎法是将一般原理推广应用现象的过程,很难导出新的概念或经验。达尔文曾结合自己的科研经验总结:我必须从大量事实出发,而不是从原理出发,我怀疑原理中有谬误(在他看来,用演绎法在生物学领域是不可信赖的)。因此我们不难发现演绎法的纯逻辑也存在着严重的缺陷。 就如同科学社会学家巴伯在《科学与社会秩序》中分析说,强调科学发现过程中逻辑的作用这样一个惯例漏掉了科学中大量最重要的东西,漏掉了所有可能的错误,漏掉了科学发现者的所有丰富的想象力,也漏掉了所有对已有发现成果的思考,漏掉了所有对周围世界认真探索的思路和方法。生物学家莱恩•杜波斯曾在《路易•巴斯德》中写道:“构成科学的原材料不仅是科学家的观察、实验、计算,而且还有他们的冲动、梦想和愚蠢。” 三、从辩证的观点和思维方式去看待自然科学的发展 从创造性角度来看,科学发现的过程是一个意识和潜意识、逻辑和非逻辑交互作用的过程。当出现问题,研究者就会出现一个“主观模拟”过程,他们会去主观想象周围事物,并集中注意到某些特定现象,运用主观的臆测获取表达形式,然后运用科学的语言把心中的发现和想法描述出来,形成真正的科学假说,然后通过严格的科学方法论证检验。 不仅如此,科学发现的过程还是革命性和渐进性相互统一。即我们所常说的:“破而后立。”爱因斯坦也指出:“提出一个问题往往比解决一个问题更重要。因为解决问题也许仅仅是一个数学上或试验上的技能而已,而提出新问题,新的可能性,从新的角度去看待旧的问题,却需要有创造性的想象力,而且标志着科学的真正进步。”科学家廷德尔说,知识一经获得,便给自己的周围投射上微弱的光亮。重大的科学新发现一旦作出,成功的科学家立刻会从可能的角度予以观察,并将它与其他知识体系相联系,以发现科学研究的新途径。 四、几种常见的自然科学思维方式 归根结底,自然科学研究是对先前思想和行动所依据的学所及原理不断进行检验的一种思想活动,有条理的批判性思维是科学的基本特点。 “大胆的想法,难以证明的预期,以及推测性的思想,是我们解释自然的唯一手段,也是我们把握自然的唯一法则和唯一工具。” ――科学哲学家 波普尔 参考文献: [1]黄顺基,苏越,黄展骥.逻辑与知识创新.中国人民大学出版社.2002. [2]刘大椿.自然辩证法概论(第2版).中国人民大学出版社.2008. [3]武宏志,周建武,唐坚.非形式逻辑导论.人民出版社.2009. 看了“自然科学论文范文”的人还看： 1. 自然科学学术论文范文 2. 自然科学类学术论文范文 3. 自然科学学术论文范文(2) 4. 自然科学类学术论文范文(2) 5. 科学论文范文
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自然科学论文写作格式
科技论文是在科学研究、科学实验的基础上，对自然科学和专业技术领域里的某些现象或问题进行专题研究。我整理的自然科学论文写作，希望大家喜欢，仅供参考哦!
1.准备
任何一篇完整的论文，包括科技论文都应包括标题、摘要、关键词、论文的内容、参考文献。
2.标题
标题是必要的组成部分。标题要求词组简洁、恰当，并能反映文章的特定内容，好的标题往往能启迪读者的兴趣。一般情况下，标题中应包括文章的主要关键词。标题不应很长，一般不宜超过20个汉字。
3.摘要
摘要也就是内容提要，是论文中不可缺少的一部分。论文摘要是一篇具有独立性的短文，有其特别的地方。它是建立在对论文进行总结的基础之上，用简单、明确、易懂、精辟的语言对全文内容加以概括，留主干去枝叶，提取论文的主要信息。作者的'观点、论文的主要内容、研究成果、独到的见解，这些都应该在摘要中体现出来。好的摘要便于索引与查找，易于收录到大型资料库中并为他人提供信息。因此摘要在资料交流方面承担着至关重要的作用。 摘要字数一般在300字左右。
4.关键词
为了便于读者从浩如烟海的书刊中寻找文献，特别是适应计算机自动检索的需要，应在文摘后给出3-8个关键词。选能反映文献特征内容，通用性比较强的关键词。首先要选列人似语主题词一劫的规范性词。
5.正文
正文是科技论文的核心组成部分，主要回答“怎么研究”(how)这个问题。正文应充分阐明科技论文的观点、原理、方法及具体达到预期目标的整个过程，并且突出一个“新”字，以反映 科技论文具有的首创性。根据需要，论文可以分层深人，逐层剖析，按层设分层标题。科技论文写作不要求文字华丽，但要求思路清晰，合乎逻辑，用语简洁准确、明快流畅;内容务求客观、科学、完备，要尽量让事实和数据说话;凡用简要的文字能够说清楚的，应用文字陈述，用文字不容易说明白或说起来比较繁琐的，应由表或图来陈述。物理量和单位应采用法定计量单位。
正文完后，就是整篇文章最后的总结。结论是科技论文的必要组成部分。主要是回答“研究出什么”(What)。它应该以正文中的试验或考察中得到的现象、数据和阐述分析作为依据，由此完整、准确、简洁地指出:一是由研究对象进行考察或实验得到的结果所揭示的原理及其普遍性;二是研究中有无发现例外或本论文尚难以解释和解决的问题;三是与先前已经发表过的(包括他人或著者自己)研究工作的异同;四是本论文在理论上与实用上的意义与价值;五是对进一步深人研究本课题的建议。
6.参考文献
它是反映文稿的科学依据和著者尊重他人研究成果而向读者提供文中引用有关资料的出处，或为了节约篇幅和叙述方便，提供在论文中提及而没有展开的有关内容的详尽文本。被列入的论文参考文献应该只限于那些著者亲自阅读过和论文中引用过，而且正式发表的出版物，或其他有关档案资料，包括专利等文献。
科技论文写作应注意的问题
1、对于初写科技论文的人来说，论文题目不宜太大，篇幅不宜太长，涉及问题的面不宜过宽，论述的问题也不求过深。应尽可能在前人已有知识的基础上提出一点新的看法。
2、在第二步时，论文的题目可大一点、深一点。论文题目可以是着重谈某一点，如某个重要问题的某一个重要侧面或某一当前疑难的焦点，解决了这一点，有推动全局的重要意义。
3、对某专业的基本问题和重要疑难问题有独到的见解，对这个专业的学术水平的提高有推动作用。
4、对某一学科有关的领域有深邃广博的知识，并能运用这些知识对某学科提供创造性见解，对此学科的发展有重要的推动作用，或对此学科水平的提高有重要的突破。
5、注意不必要去追求写全面论述性的大问题，所写的主题，可以很小，却又是重要的。其实选题很多，选自己熟悉和所从事的工作，并对今后工作有益的选题，既能总结工作的得失又能促进工作。
说明：论文格式有多种，以下只是其中的一种，仅供参考。要说大的框架，则文科类论文结构以“一、...（一）...1....”为层次，理科类论文则以“1. ....1.1 .... 1.1.1 ....”为层次，这一点可算为共性。估计您是快毕业的在校生吧？以你们院校自己的格式为标准就行了。页眉：***大学（学院）毕业论文（或学士、硕士论文），楷体五号主标题：黑体小二号副标题：楷体三号加粗（空一行）作者：单位 姓名(地区，邮编)（空两行）摘要：摘要二字以中括号，黑体小四号，摘要内容宋体小四号英文摘要：times now roman，小四(空两行或另起一页)前言：前言二字黑体小三号，前言内容宋体小四（空一行或另起一页）1 ****（小标题一级，黑体小三，内容宋体小四）1.1***（小标题二级，楷体小四加粗，内容宋体小四）1.1.1****（小标题三级，宋体小四加粗，内容宋体小四）... ...（小标题一级之间空一行）结语（或结论）：结语（或结论）黑体小三，内容宋体小四（另起一页）参考文献：参考文献黑体小三，内容：“作者：不带书名号的文献名，页码范围，出版地：出版社名，出版年份”，宋体五号（另起一页）致谢（可不写）：致谢黑体小三，内容宋体三号页码以-1-，-2-....格式插入