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一、抽象理解
一篇论文A:西红柿炒鸡蛋
一篇论文B:芹菜炒肉
你就可以:西红柿炒肉
二、具体做法
1、什么是Baseline(基础实验）
有些人的Baseline写得很隐秘，让人以为是他自己创造的，但这篇论文不一样，他表明了
一篇论文A:BERT 17年
一篇论文B:ESIM+BERT(基准模型baseline是BERT，水刊的baseline往往来源于顶刊)，模块是ESIM。 18年
一篇论文C:Bi-LSTM+Attention+BERT(基准模型是BERT) 19年
上图中论文的作者:Bi-LSTM+Attention+BERT+QE(基准模型是BERT+QE)，模块是Bi-LSTM+Attention。20年
结论：顶刊(baseline)+模块(来处不明) ===》四区（50%），三区(写得好)，二区以上(看运气)。模块数越来越多，但是创新的贡献度不大。
期刊排序：sci，顶刊(一区top)，一区，二区，三区。但是还是有四区，ei期刊，核心，ei会议，大学学报，普刊，不入流的会议。
2、怎么和导师说
“老师啊，我发现了几个模块，挺好的，我准备把他们拼在一起，找个基准型，放上去。” 这样导师一定会说你在拼凑论文，毫无贡献意义，只能放在毕业论文上，不能放在期刊论文上。
既然我们发现了几个模块，我们需要有逆向思维。
研究的本质是发现问题并且解决问题。我们现在发现了问题（几个模块），解决问题（合并这几个模块）。但这样没有针对期刊论文贡献意义。
我们要转换成研究的本质:发现问题(发现了现实意义上的问题)解决问题(合并这几个模块)。比如我发现我们这个领域，有问题1、2、3，我想到了一个办法可以同时解决这三个问题，使用的是这三个模块的合并。
3、怎么做
一篇顶刊一个Baseline，1000，一篇水文3个模块，1000，一共3000个模块
我们假设我们加3个模块，总共有多少种水论文的方法：10001000999*998。
找一个baseline(最好能跑通的开源的代码)A，然后先找模块a，拼上去，有用，去一个问题，没用，滚蛋，换一个
找一个baseline(最好能跑通的开源的代码)A+a，然后先找模块b，拼上去，有用，去一个问题，没用，滚蛋，换一个
然后，再去给a和b找问题，找故事，A+a+b+c，同时解决了3个问题。
压低baseline
不同的模型可以使用不同的参数,参数套数是无穷的。
A的性能可能固定了，但是我加了模块之后可以改参数变化性能。
A+a，用第一套参数(用差一点的，我脑子就这么大，我没想到，还可以用这一套参数)，效果差一点。
A+a+b，用第二套参数(用好一点的)，效果就好了。
随机数种子：我A+a用差一点的随机数种子，A+a+b用好一点的随机数种子。装作不知道可以用随机数种子来固定模型的性能。其实一旦开源全是扯犊子和美化（美化即学术造假：一个指标跑了50，我写51，我把随机数种子去掉，评职称一定不能用这种方法）。
4、怎么写
一定要引用，在不起眼的角落(红色的关闭，换成灰色的，然后巴不得比蚊子还要小)。
a是别人的模块，随便换点东西啦得到a’。a’就不是他的拉。
一切的一切的，都归根于，你知道的(睁眼瞎（针对参数，比如A我用的这套参数，但是A+a用的那套参数），当做自己没看过)，审稿人不一定知道即使他知道了，那么我就换个期刊投。
注意：不讲(你自己也不知道)，不叫学术造假。你讲了的，一定要是真的!!!通过不讲，把假的营造出真的那种感觉。