如何读文章

读文章的目的 #

读文章的结果，应该形成如下的知识框架：

1. 标题、作者、单位、刊物、年份
2. 大问题（任务）
3. 小问题（现有方法的不足）
4. 解决方案（细节+公式）
5. 为什么方案能够有效（或者不使用这个方案是否也能解决小问题？）
6. 如何验证（数据集设计、评价指标、实验设计、消融实验）

读文章的方法 #

转一个N年前写的。

选paper #

根据名称、来源、年份、作者、引用数，选取最新的，最有影响力的paper。 名称决定了内容相关性 来源决定了paper质量 年份决定了paper的新颖程度 作者有时候决定了任务的一系列成果 引用数决定了paper的影响力。

读paper #

要“主动”的读paper！！！ 要“主动”的读paper！！！ 要“主动”的读paper！！！ 带着问题去paper中找问题。有助于快速定位要点和快速理解文章。我个人一般是按下面几个要点去探索一篇文章。

1. Task

   了解文章要解决的主要问题是怎么样的。 abstract，introduction，conclusion

2. Related Work (有的文章可以把这部分放到最后再读）

   针对task，现有工作是怎么做的，有哪些视角和方法。 视角决定了你未来可能采用的方式。 常用的方法奠定了你在这个领域的基础。这些文章也非常重要。如果对这些文章不理解。通常去要发掘其中的关键、经典文章，精读。 abstract, introduction, related work.

3. Motivation

   这是为什么有这么一篇文章的关键。要么遇到了新的task，要么是现有task中，现有方法解决不了一些特定的问题。 abstract，introduction，conclusion

4. Method

   这与motivation是息息相关的。前面提出了现在有什么问题，那么method就要有相应的解决方案。通常情况下，一个问题对应一个模块，多个问题对应多个模块。 abstract，introduction，conclusion、method/framework

5. 验证

   所有提出的解决方案，都需要用实验验证其有效性。这依赖于实验设置与实验效果。 实验设置包含数据集、评价指标、baseline。 数据集会有相应的处理，以符合文章task的基本假设。例如，如果文章是解决推荐系统的冷启动问题，那么在数据中，一定会想办法构造冷启动的情况，并加以验证。 评价指标应该是能够评价motivation问题的方案。例如，如果说现有方法在top-5表现不好，那么就会有top-5的各类指标。 baseline应该是SOTA的方法，能够与提出方法做公平对比。可以是子分支的SOTA方法，也就是说它的performance不一定是全部方法中最好的，但是基本接近第一梯队，并且在分支里是最好的。例如，如果改进SVM达到了接近CNN的效果，即便没有超过，也是一篇优秀的论文。 实验效果应该说明提出方法的某个角度的问题。 每一张图、每一个表，都有着作者相应的解释，证明提出方法在motivation上的有效性。或者提出的方法本身的一些特性研究，如泛化能力，子模块的必要性等。 experiments.

6. 未来可以拓展的方向

   文章通常会给出一些作者考虑的可以继续深入的角度，供参考。 conclusion.

快速扫文章 #

上述是精读一篇文章的方法。如果文章本身不复杂，或是本身对领域比较了解时，可以简化上述过程。读一读abstract，了解1、3、4，即可确定是否需要继续深入了解这篇文章。

略读： 读一读abstract，conclusion，introduction，结合method部分，即可理解文章的概要。