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结婚一周年：我写给老公的学术论文 💡 最初，我在4月初看到一篇关于学霸为女友写论文缓解身材焦虑的报道，灵感一现：为什么不能给老公写一篇呢？ 📅 在决定是在结婚纪念日还是他生日送给他时，他提到一周年纪念日也叫纸婚，这让我更加坚定了将paper作为结婚纪念日的礼物，因为这太贴切了！ 📚 写一篇学术论文并非易事。三个月的准备时间对我来说是一个巨大的挑战。在这段时间里，我经历了确定研究主题、建立分析流程、自学简体NLP、整理分析、撰写初稿、请朋友们进行同行评审、修改初稿（前后修改了不止十遍），最终将成型的论文展示给老公。它经历了漫长的旅程！ 🔍 我希望五年、十年后，我们还能翻阅这篇论文，看看那时的生活是否还符合论文的发现。如果有机会，我也希望能进行一项长达十年的回顾性研究，看看我们走过的路和每个阶段的心路历程。

6款论文降重神器，轻松避免重复！ 📚 写论文时，难免会用到一些重复的词汇或短语，这不仅会让查重率飙升，还会影响论文的得分。别担心，这里为你整理了6款超实用的论文降重工具，帮你轻松避免用词单一，让你的论文更加地道！ 1️⃣ Thesaurus 🔍 界面简洁，每个单词都有详细的解释，词汇贫乏时也能快速查询。 2️⃣ Wordhippo 📱 有app版和插件，支持替换词组、词标注及释义。 3️⃣ Quillbot 🤖 无需注册，支持同义词替换，还能进行句式变化、内容改写和润色，并提供建议。此外，还能进行语法检查。 4️⃣ Linggle 🔎 由台湾清华大学NLP自然语言处理实验室开发的搜索软件，亮点在于可以进行词语固定搭配的查询，还能看到该词使用频率的百分比。 5️⃣ Paraphr.it 🆓 免费使用，无需注册；支持词和短句的同义替换和改写，还能进行文本缩写。 6️⃣ Wordai 🤫 专为内容创作者设计的人工智能写作伙伴，提供高质量的同义词替换和句子改写。这些工具不仅能帮你降低查重率，还能让你的论文更加专业和丰富。快收藏起来，下次写论文时一定会用得上！

2023年关系抽取算法的创新应用🔍 1️⃣ 创新算法：自注意力和图神经网络的结合自注意力和图神经网络（GNN）是当前最热门的两种模型。自注意力机制（如Transformer）在自然语言处理（NLP）中大放异彩，而GNN则在处理复杂关系和结构化数据时展现出巨大潜力。想象一下，将这两种技术结合起来：使用Transformer捕捉文本中的深层语义特征，再通过GNN建模实体间的复杂关系。这种结合不仅提升了模型的表达能力，还能更精确地抽取和理解文本中的复杂关系。 2️⃣ 论文写作技巧：清晰阐述创新点在写论文时，清晰地阐述你的创新点至关重要。你可以明确指出自注意力和GNN结合的新颖之处，以及这种结合如何解决以往方法中的局限性。记得用数据和实验结果来支撑你的观点，这样更有说服力。 3️⃣ 实验设计：深入而细致在论文中，精心设计的实验是亮点。你需要展示你的模型在标准数据集上的表现，并与当前最先进的方法进行比较。这不仅显示了你的模型的有效性，也显示了你对现有研究的深入了解。 4️⃣ 论文发表：选择合适的会议和期刊最后，找到合适的平台来发表你的研究至关重要。针对关系抽取领域，顶级会议如ACL、EMNLP或顶级期刊如《自然语言处理》都是不错的选择。同时，确保你的论文符合这些平台的格式和提交要求。

研究生数学建模国二经验分享嘿，大家好！最近有不少小伙伴问我研究生数学建模比赛的经验，正好我也有点心得，就分享一下吧。希望对大家有帮助！自我介绍 👋 首先，简单介绍一下我自己。我之前完全没有参加过类似的比赛，纯纯的小白一枚。代码方面，我比较擅长用Matlab，因为之前做项目用过不少。至于Python，我主要在做NLP方向的研究，其他方面的代码也能跑，但就是不懂其中的原理。赛前准备 📚 比赛前不到两个月，我才开始准备。当时买了清风老师的课，每天听一节，断断续续地听，有的地方直接跳过。通过看前几年的题目，我大概确定了方向，主要是数据分析、优化和预测这几类题目。这样听课的针对性就更强了。确定选题 📝 选题很关键！我们花了十分钟就确定了选题。剩下的时间，第一天完成了第一道题和第二道题的一半；第二天完成了第二题和第三题；第三天完成了剩余部分。剩下的时间都在改格式和美化论文。任务分配 👥 我们组的分工很明确：我负责敲代码，另一个同学负责写论文，还有一个同学两边都掺和一下，哪里需要他就去哪。大概流程是这样的：我定好模型，大家定好思路，他们就开始查资料写那部分的论文。等我模型出来，代码部分和结果的图给他们，他们就直接完善那部分的论文。时间分配 ⏰ 时间管理也很重要！我们用了十分钟确定了选题，第一天完成了第一道题和第二道题的一半；第二天完成了第二题和第三题；第三天完成了剩余部分；剩下时间都在改格式和美化论文。总结 📝 总的来说，这次比赛让我学到了很多东西。虽然之前没有经验，但通过这次比赛，我对数学建模有了更深的了解。希望我的经验能对大家有所帮助！如果有什么问题，欢迎留言讨论哦！😊

理工科留学论文辅导全攻略📚 最近找论文辅导的同学又多了起来，有些是刚开学，有些则是临近毕业。为了让大家更好地了解论文以及我们的论文辅导服务，这里给大家做个详细讲解。大家都知道，国外的论文其实是个统称，几乎每个学期每个人都逃不过写个3-4篇论文。论文题目一般都是可以自由选择的，开学前，老师会把course guide发给大家，里面会清楚地标有具体要求和论文提交日期。仔细研究清楚老师的时间表，也有利于安排好自己的时间写好论文。那么论文具体有哪些形式呢？每节Seminar，课后assignment，毕业论文dissertation，结课论文essay，总结性summative essay，期中的formative essay，大学论文college essay，议论文argumentative essay，叙事论文narrative essay，奖学金论文scholarship essay，有说服力的论文persuasive essay，描述性论文descriptive essay，短文short essay，说明性论文exploratory essay。我们的主攻论文方向有哪些？理工科为主，比如计算机、统计学、数据挖掘、大数据、数学、神经网络、图像处理以及识别、经济行为学、金融、基金、股权、统计贝叶斯、生物、机器学习、微积分、线性代数、概率论、Lucas、Python、C++、NLP、Linux等等。我们论文辅导的类型有哪些？开题讲解思路指导写作导引技巧传授经验分享修改润色框架搭建选择其中一种或者多种，自由个性定制。

机器学习在金融领域的大显身手最近写论文的时候，发现机器学习方法在金融领域的应用真是越来越广泛了。今天就来和大家聊聊这个热门话题吧！文本分析：从文字里挖出黄金文本分析这个方法，主要是通过自然语言处理（NLP）来把文字转换成数据。听起来有点玄乎，但其实挺有用的。典型的应用有主题建模、观点抽取和情感分析。主题建模：发现新闻背后的秘密 LDA（Latent Dirichlet Allocation）这个模型，就像是给一堆新闻文章做体检，看看它们都在聊些什么。比如Thorsrud(2018)就用这个模型从新闻数据里挖出了80个主题，还构建了一个即时信息周期指数。感觉就像是给新闻加了个“显微镜”。观点抽取：评论里的核心观点对于评论类的文本，我们可以抽取出核心观点，还能判断是正面还是负面。比如在电商、美食、酒店、汽车这些领域，这种分析特别有用。你可以看看大家的评论，了解产品的优缺点。情感分析：口碑和舆情的晴雨表情感分析就是判断文本的情感倾向，是正向、负向还是中性。这在口碑分析、话题监控和舆情分析中特别重要。比如你想了解某个产品的口碑如何，就可以通过情感分析来看看大家的反馈。网络爬虫：数据获取的利器机器学习的第一步就是获取数据，而网络爬虫就是个好帮手。比如李兵等在《经济研究》上的一篇文章，就是通过某评网的数据来研究城市规模、人口结构和不可贸易品多样性。感觉就像是给经济研究装了个“探照灯”。随机森林：分类与回归的利器随机森林这个算法既可以用于分类，也可以用于回归。相比传统方法，它更适合高维度的数据，还能判断变量的重要程度和相互影响。比如我的一篇文章就是用这个算法来研究不同类型的改革对市场竞争性的贡献度。感觉就像是给经济研究加了个“计算器”。经济影响：机器学习带来的变革随着机器学习算法的兴起，不少学者也开始研究它在经济金融领域的影响。比如Chen, M. A., Wu, Q., and Yang, B.在2019年发表的“How Valuable Is FinTech Innovation”就研究了金融科技的价值。感觉就像是给经济研究打开了一扇“新大门”。总结机器学习方法在经济金融领域的应用真是越来越广泛了，从文本分析到网络爬虫，再到随机森林，每一种方法都有其独特的优势。希望这些分享能帮到大家，一起探索更多经济金融领域的奥秘吧！

Braid推理器：新论文分享 🎓 2022年AAAI接收的NLP论文分享第七辑，介绍了一篇关于逻辑推理器的论文。 🔍 论文提出了一种新的逻辑推理器Braid，它能够结合符号和神经知识，生成连贯的逻辑解释。 💡 Braid的特点包括支持概率规则，通过自定义统一函数和动态规则生成来解决脆弱的匹配和知识差距问题。 📚 该论文还将Braid应用在分布式基于任务的框架上，为输入查询构建证据图，并通过简单问答示例来解释Braid的各个部件如何组合生成逻辑解释。 🔍 如果你对逻辑学感兴趣，这篇论文将是你的理想选择。快来一起探索吧！

NLP研究生不会写代码？试试这两个方法！最近在辅导1️⃣√1️⃣的毕业论文时，有同学问我，NLP研究生不会自己写代码怎么办？其实，这个问题很常见，尤其是对于初学者。下面，我分享两个简单的方法，希望能帮到你们。 1️⃣ 第一步：复现经典算法首先，可以从复现一些经典的NLP算法开始，比如word2vec。网上的代码资源很多，但尽量不要直接参考完整的代码。遇到问题和报错时，可以自己去查。这个过程主要是为了熟悉深度学习框架和Python语言。我个人推荐参考复旦NLP团队的项目，比如邱锡鹏老师的nlp-beginner项目，这个项目对初学者很有帮助。 2️⃣ 第二步：完整复现论文接下来，找一篇你想模仿的论文，从头到尾完整地复现出来。最好先阅读并理解一些NLP论文的源代码，对常见的文件和函数组织形式有一定的了解。比如，我喜欢把训练一个epoch写成一个函数，不喜欢用class。然后，找一篇你想模仿的论文，用torch实现出来。这个过程会很痛苦，但坚持两次后，你会发现你的工程能力有了质的提升。以上是我自己在入门阶段提升工程能力的方法。如果每天花三个小时（我基本上是早上八点到十一点，一周三四天），大概会用两个月。虽然初期进展可能很慢，但磨刀不误砍柴工，后面会越走越快。希望这些方法对你们有帮助！💪

深度学习论文怎么写？看这篇！在撰写深度学习论文的Introduction部分时，可以参考Kaiming大神的MoCo论文，以下是具体步骤： 1⃣ 介绍研究背景：首先，简要介绍无监督表示学习领域的研究背景。例如，无监督学习在自然语言处理（NLP）领域已经非常成熟，但在计算机视觉（CV）领域却不够成熟。原因是图像数据具有更高的维度。 2⃣ 介绍代表性工作：接着，介绍现有方法的思想，通常可以理解为建立动态字典。对比学习被规则化为一个query-key的查找问题。 3⃣ 指出现有方法的问题：然后，指出流行方法中存在的问题。例如，建立的字典应该具备两个属性：（1）规模大；（2）在训练期间具有一致的特征。但现有方法只考虑了其中一个方面。 4⃣ 介绍解决方法：接下来，介绍作者提出的方法来解决这个问题。例如，MoCo利用滑动平均构造的encoder并保持了一个先进先出的队列来具备两个方面的属性。 5⃣ 配图解释核心思想：在右上角配一个图来解释核心思想，即基于query和key配对的问题。 6⃣ 补充方法细节：进一步补充MoCo方法的内容，例如怎么使用的或者进一步的技术细节。MoCo是一个建立动态字典的对比学习方法。 7⃣ 介绍实验结果：最后，介绍在什么数据集上进行实验，得到了什么效果，得出了什么结论。例如，MoCo在ImageNet上超越了有监督的版本。此外，MoCo被证明在十亿规模的图像集中也是有效的。最后，MoCo大大缩减了无监督和有监督之间的性能差距。

PhD学习笔记｜REALM论文精读与感悟 📚 深入探索NLP顶会论文 🔍 REALM: 检索增强的语言模型预训练 📊 模型在开放问答任务上的表现：实验涵盖了多个相关数据集，包括NaturalQuestions、WebQuestions和CuratedTrec。结果显示，REALM在多个基准测试中表现出色，显著优于之前的方法。 🌟 论文亮点： 1️⃣ 引入了学习的检索器，结合掩码语言模型方案，鼓励检索器通过无监督文本信号找到相关文档。 2️⃣ 利用MIPS索引，有效解决了边缘化挑战。 3️⃣ 通过将多种归纳偏差注入预训练过程，进一步提升了训练效果。 💡 这些创新点使得REALM在处理开放问答任务时，能够更准确地检索和生成答案，为NLP领域的研究提供了新的思路和方法。

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