如何有效地閱讀論文等文獻資料？

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瀉藥。前天剛好被教育了一翻，談點經驗和的一些話。

• 預備階段：選擇性、慎重看綜述性文章

在對原理、概念等都知之甚少的情況下，建議讀一些對相關領域的綜述性文章，不然如果對先驗知識都毫無儲備的情況下，看東西會越來越繞，越來越模糊。

但是綜述性文章的選擇卻很有技巧，如果選的不好，不但得不到好的結論，還會被誤導，寫好真正的綜述性文章是非常難的。一般寫綜述性文章有兩種類型：

1、科研菜鳥或者無法發其他文章的，為了畢業等，把幾篇文章東湊西湊一番，自己也不明白其中那些演算法到底是什麼，一篇文章搞定，比如知網的不少文章，或者不少中文期刊的綜述性文章就是這種類型

2、真正的大神型，這類作者是領域的大牛甚至是執牛耳者，這些大神會把領域內所有的文章都好好折騰明白，並且把演算法都實現一遍，都跑一遍，然後對各種演算法做對比，得出非常綜合和完備的結論，如果是超級大牛，甚至會對比幾種演算法，然後結合或者提出自己的演算法。前幾年某位微軟亞研院的大神，寫了這麼一篇文章，那年是ICCV最佳論文

• 選好論文，別看中文的

中國的很多科研工作者太聰明，太人工智慧化了。很多時候，你會發現他們提出的演算法根本就不具備可重複性，並不是你不夠聰明，也不是我們的無法實現其條件，是因為他們的很多數據或者模擬圖像，直接從別人的論文拔出來，畢竟美圖秀秀和PS在天朝這麼發達。

而且期刊審核的時候，也沒有人會驗證其演算法的精確度不是。。近的例子，某傳說發了接近nature的高校教授，其石破天驚的方法，最終一直無法重複，前段時間其論文應該被撤下來了。。。

當然，也不是中文就完全沒有好的東西，但是好的東西實在太少了。讀一點關於概念的，關於基本概念的也是可以的。。

在選擇論文的時候，最好選擇相應國際頂級期刊或者頂級會議的文章，當然，很多關於其歷史與背景的經典的論文也是必須的。這類文章一般可信度比較高，畢竟幾千雙眼鏡盯著呢。。。但是，這不代表國外的文章就絕對好，這不前段時間大洋彼岸的某世界top50的高校就撤了好幾篇（有興趣可以參見微信號「學術幫」）。。

• 讀論文的八股步驟

一般對科技論文的閱讀，一般先精讀Abstract，Conclusion，看完之後如果覺得還不錯，自己對論文感興趣，再細看其Experiment（Method）等，如果覺得可以看懂，覺得該論文實實在在有用，再回過去看其他部分。

千千萬萬不要一竿子看到底，這樣你會發現看到第三或者第四部分，已經徹徹底底忘了論文講了什麼了。。

對於可能拿不準的單詞或者句子，可以嘗試跳過，不要一味戀戰，不然會一直卡死，效率極其低下。

而且一般英文科技文有自己的套路，就像古代的八股文一樣，按照其套路去做，問題並不會太大。。

一點感悟：

如果想做學術，讀英文文獻，讀優秀的英文文獻的必須的。如果覺得自己英語不夠，最好抓緊背單詞，先了解透徹相關領域的單詞，其實這些單詞也不會那麼多，掌握好。

一般高校會有類似於《英語科技文閱讀》、《英語科技文寫作》等課程，用心去上這些課，了解基本英文文獻的結構，會學到不少東西。。。

當然，如果有心，就像我前天被懟的一樣：不就二十幾篇文章嘛，一周可以搞定，用心去讀，總會搞懂的。。

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以上，歡迎補充！

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關掉知乎，關掉網路，手機靜音。

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