1.确定论文的题目。题目要具体，有深度，突出算法。
2.写论文摘要。要突出本文针对什么重要问题，提出了什么方法，跟已有工作相比，具有什么优势。实验结果表明，达到了什么水准，解决了什么问题。
3.写引言。首先讲出本项工作的背景，这个问题的定义，它具有什么重要性。然后介绍对这个问题，现有的方法是什么，有什么优点。但是现有的方法仍然有很多缺陷或者挑战。比如有什么问题。本文针对这个问题，受什么方法之启发，提出了什么新的方法并做了如下几个方面的研究。然后对每个方面分门别类加以叙述，最后说明实验的结论。再说本文有几条贡献，一般写三条足矣。然后说说文章的章节组织，以及本文的重点。有的时候东西太多，篇幅有限，只能介绍最重要的部分，不需要面面俱到。
4.相关工作。对相关工作做一个梳理，按照流派划分，对主要的最多三个流派做一个简单介绍。介绍其原理，然后说明其局限性。
5.设立两个章节介绍自己的工作。
（1）第一个章节是算法描述。包括问题定义，数学符号，算法描述。文章的主要公式基本都在这里。有时候要给出简明的推导过程。如果借鉴了别人的理论和算法，要给出清晰的引文信息。基于机器学习或者深度学习的方法要介绍模型训练方法。
（2）第二章就是实验环节。一般要给出实验的目的，要检验什么，实验的方法，数据从哪里来，多大规模。最好数据是用公开评测数据，便于别人重复你的工作。然后对每个实验给出所需的技术参数，并报告实验结果。同时为了与已有工作比较，需要引用已有工作的结果，必要的时候需要重现重要的工作并报告结果。用实验数据说话，说明你比人家的方法要好。要对实验结果好好分析你的工作与别人的工作的不同及各自利弊，并说明其原因。对于目前尚不太好的地方，要分析问题之所在，并将其列为未来的工作。
6.结论。对本文的贡献再一次总结。既要从理论、方法上加以总结和提炼，也要说明在实验上的贡献和结论。所做的结论，要让读者感到信服，同时指出未来的研究方向。
7.参考文献。给出所有重要相关工作的论文。记住，漏掉了一篇重要的参考文献（或者牛人的工作），基本上就没有被录取的希望了。
8.最后请不同项目组的人士审阅。如果他们看不明白，说明文章的可读性不够。你需要修改篇章结构、进行文字润色，增加文章可读性。如投ACL等国际会议，最好再请英文专业或者母语人士提炼文字。
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