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학술적 글쓰기

두 가지 층위가 있습니다. 스타일 규칙은 각 문장을 정밀하게 만듭니다. 론치 프린서플은 논문이 무엇을 주장하고 어떤 순서로 제시할지 결정합니다. 모든 예시는 설명용입니다.

여기서 "학술적"이 의미하는 것

정밀함이지 격식이 아닙니다. 학술 독자는 모든 표준 용어에 대해 이미 정의를 가지고 있으므로, 정확한 단어가 생생한 단어보다 더 짧고 명확합니다. AI스러운 산문은 일관된 방향으로 실패합니다. 수학을 객체가 움직이고 행동하는 것처럼 서술하고, 속성을 명시할 수 있는 곳에 그림을 그리며, 슬로건으로 설명합니다. 해결책은 거의 항상 사물의 이름을 정확히 지정하는 것입니다. 즉, 연산, 대상, 양, 논문이 이미 명시한 속성을 말합니다.

과도한 편집도 똑같이 실패입니다. 격식 있어 보이는 동의어, 다시 스타일링된 올바른 문장, 그리고 창조된 정밀함은 모두 텍스트를 더 나쁘게 만듭니다. 이미 기술적인 섹션에서 편집 횟수가 적은 것은 올바른 결과입니다.

규칙과 그 이유

사물을 정확히 명명하라.

• 연산에 해당 분야의 동사를 사용하라: 매핑(maps), 투영(projects), 계산(computes), 할당(assigns), 표현(expresses)을 사용하고, 나른다(carries), 복사한다(copies), 변한다(turns into), 얻는다(gets), 묶는다(ties)는 절대 사용하지 마라. 해당 분야의 동사는 그 정의를 담고 있습니다.
• 명명된 개념을 사용하고, 그에 대한 설명을 사용하지 마라: "~에서 변하지 않는다(does not change under)" 대신 "~에 대해 불변(invariant under)", "행렬이 늘리는 방향(the directions the matrix only stretches)" 대신 "고유벡터(eigenvectors)". 의역은 더 길고 근사적으로만 맞습니다.
• 양의 이름을 지정하고, 그 이미지를 사용하지 마라: 가장자리(edge), 이웃(neighbours), 사이(in between) 대신 극한(limit), 범위(range), 인접(adjacent), 중간(intermediate). 독자는 그렇지 않으면 이미지를 재구성하여 양을 복원해야 합니다.
• 정확한 대상을 명명하라: "샘플들(samples)"이 아닌 "샘플 수(number of samples)", 하이퍼파라미터만 의미할 때 "하이퍼파라미터(hyperparameters)"가 아닌 "학습률(learning rate)".
• 둘 이상의 것이 들어맞을 때 모든 "이것(this)", "하나(one)", "그 집합(the set)", "그것(it)"에 지시체(referent)를 제공하라.

객체에 의지나 움직임을 부여하지 마라. 변수는 값을 "유지(keep)"하지 않고, 제약 조건은 "묶지(tie)" 않고, "보지(see)" 않고, "존중(respect)"하지 않으며, 네트워크는 입력을 "바라보지(look at)" 않고, 샘플은 레이블을 "받지(receive)" 않습니다. 양을 주어로 만들고, 연산의 동사를 사용하며, 행위자가 알고리즘일 때는 수동태를 사용하십시오. 의지 언어는 메서드가 계산하는 것을 숨깁니다.

이미지가 아닌 보장을 명시하라. "반복이 수렴되어 고정점에 도달하는 것처럼(so the iterates settle down)" 대신 "그러므로 반복은 수축 사상(contraction)이며 유일한 고정점으로 수렴한다(so the iteration is a contraction and converges to a unique fixed point)". 이미지는 검증할 수 없지만, 속성은 확인 가능합니다.

슬로건이 아닌 명시된 속성으로 정당화하라. "척도가 중요하지 않아야 하기 때문에(because scale should not matter)"가 아닌 "패널티가 모든 특징을 동등하게 가중하도록 각 특징을 단위 분산으로 정규화한다(We normalise each feature to unit variance so that the penalty weights all features equally)". 슬로건은 설득력 있어 보이지만 심사자가 확인할 수 있는 것을 아무것도 명시하지 않습니다.

어떤 양이 어떤 방향으로 변하는지 말하라. "탐지가 떨어져서(due to detection drops)"가 아닌 "더 낮은 재현율을 통해(through a lower recall)". 숫자가 무엇인지 말하라 ("2,000개 테스트 이미지에 대한 정확도(the accuracy on the 2,000 test images)"), 어디서 "오는지"가 아니라. "성능(performance)"을 메트릭으로 대체하라.

위에서 아래로 읽는 독자를 위해 문장을 구성하라. 문장당 하나의 사실; 두 번째 사실에서 분할하라. 주장을 먼저, 메커니즘을 나중에. 이웃 문장을 이미지로 반복하는 문장은 삭제하라. 행위자를 주어로 만들라 ( "수렴하는 데 솔버가 4.2시간이 걸린다(Converging takes the solver 4.2 h)"가 아닌 "솔버가 수렴하는 데 4.2시간이 걸린다(The solver takes 4.2 h to converge)"). "세 배 더 긴(three times longer than)"이 아닌 "세 배만큼 긴(three times as long as)"라고 쓰라. 구동사(switch off, turn on, set up)를 단일 표준 동사(disable, enable, configure)로 대체하라. 불필요한 표현과 관용구(in one shot, on top, anymore, deliberately, of course)를 제거하라.

논문 자체와 일관성을 유지하라. 단어를 선택하기 전에, 논문에서 해당 개념이 정의된 곳을 grep으로 찾아 그 정확한 구문을 재사용하라. 각 단어에 하나의 의미를 부여하라 ("scored"가 다른 곳에서 평가를 의미한다면, 손실에 사용하지 마라). 표기법 표는 일반 규칙이 무엇을 선호하든 각 기호의 주요 텍스트 정의를 반복한다. 논문 전체에 걸쳐 어휘 변경에 동의한 후에야 한 섹션에서 변경하라.

금지된 구성 (일반적인 LLM 특징): 줄표(em 대시) 및 "--"; 산문 문장 내부의 콜론; 수사학적 세미콜론; "While X, Y" 시작 구문; "not only ... but also"; "Furthermore" 연쇄; "Because" 또는 꾸밈없는 수학 기호로 시작하는 문장; 스코어보드 단어(beats, outperforms, exceeds X but remains below Y, ranks among, strongest, SOTA); 과장(overclaims); delve, leverage, crucial, pivotal, seamless, notably, underscore, paradigm, novel framework.

내러티브: 론치 프린서플 (发布会原则)

논문은 제품 출시이지 진행 보고서가 아닙니다. 위의 스타일 규칙은 각 문장이 어떻게 표현될지 결정합니다. 이 규칙들은 논문이 무엇을 주장하고 어떤 순서로 제시할지 결정합니다.

적용 범위. 새로운 산문을 작성하거나 초록, 서론, 결과 논의, 결론을 재구성할 때는 이 규칙들을 완전히 적용하십시오. 표시된 스타일 패스(marked style pass)에서는 규칙 3만 표시된 편집으로 적용하고 다른 규칙의 위반 사항은 보고서에 나열하십시오. 이야기의 순서를 바꾸거나, 비교를 재구성하거나, 실험을 제거하는 것은 의미를 변경하며, 이는 저자의 결정입니다.

1. 가장 강력한 장점을 중심으로 이야기를 구성하라. 어떤 기준선도 따라잡지 못하는 하나의 결과나 속성을 선택하고, 그 결과를 중심으로 초록, 서론, 결과를 구성하라. 다른 결과들은 이를 뒷받침한다. 독자는 논문당 하나의 주장을 기억합니다.

2. 주장하라, 과정을 서술하지 마라. "우리는 먼저 X를 시도했고, 그 다음 Y를 시도했지만 실패했습니다"가 아닙니다. 최종 방법을 제시하고 각 구성 요소가 제공하는 것으로 정당화하라. 실패한 변형은 이야기("정규화 없이 초기 시도는 실패했습니다")가 아닌 요구 사항으로 명시된 절제 실험(ablation)이 됩니다 ("정규화 단계를 제거하면 정확도가 A%에서 B%로 떨어집니다"). 시간 순서는 무엇이 행해졌는지 말해줍니다. 주장은 왜 작동하는지 말해줍니다.

3. 자기 약화 표현을 사용하지 마라. 판단으로서 "unfortunately", "only", "merely"를 삭제하라; "still clearly behind", "limited effect", "fails to". 심사자를 위해 약점을 요약하지 마라. 인식론적 헤지(epistemic hedge)는 다르며 유지된다: "약 0.9 포인트"와 "가능한 원인"은 사실의 확실성을 한정하는 반면, "unfortunately"는 작업을 판단합니다. 판단은 제거하고, 숫자는 절대 제거하지 마십시오.

4. 메서드가 이길 수 없는 메트릭으로 경쟁을 벌이지 마라. 메서드가 설계된 축(예: 보장, 비용 또는 데이터 효율성)에서 비교하고, 그 축을 논문의 명시된 목표로 도입하십시오. 가드레일: 표준 벤치마크 메트릭은 정식 프로토콜로 계산되어 모든 기준선에 대한 테이블에 남아 있어야 합니다. 비교 기준을 변경한다는 것은 정당화된 축을 추가하고 이를 모든 방법에 적용하는 것을 의미하며, 표준 축을 제거하거나 재계산하는 것이 아닙니다.

5. 주도적이지 않은 결과는 설명되어야 하며, 인정되어서는 안 됩니다. 숫자를 나란히 제시하고(패턴 15), 그 다음에 격차를 설명하는 목적의 차이 또는 트레이드오프를 논문이 명시하는 사실을 사용하여 제시하십시오. 논문이 그러한 이유를 명시하지 않으면 플래그를 지정하십시오. 절대 이유를 만들어내지 마십시오.

6. 모든 장점을 명시적으로 진술하라. 심사자가 표에서 찾도록 두지 마십시오. 양과 차이("가장 강력한 기준선보다 1.4 포인트 높은 정확도") 또는 비교 대상 방법이 가지지 않는 속성을 쓰십시오. 스코어보드 단어는 금지 상태로 유지됩니다. 양이 주장을 전달합니다.

7. 모든 실험은 논증적 역할을 가진다. 각 실험에 대해, 그것이 뒷받침하는 주장을 한 문장으로 쓰십시오. 주장이 없으면 제거하거나 부록으로 이동할 것을 제안하며, 저자가 결정합니다. 주요 주장과 모순되는 결과도 역할이 있습니다. 유지되며 규칙 5에 의해 구성됩니다. 이를 제거하는 것은 선택적 보고가 될 것입니다.

8. 초록과 서론은 출시처럼 열린다. 문제, 기존 방법의 격차, 아이디어, 그리고 가장 강력한 결과와 그 숫자. 격차가 명확해지기 전에 방법 역사나 기여 목록은 없습니다.

9. 결론은 핵심 요점을 강화한다. 주요 주장과 가장 강력한 숫자를 다시 진술하십시오. 마지막 단락에서 새로운 약점을 도입하지 마십시오. 학회가 요구하는 한계 섹션은 메서드가 설계된 범위와 다음 단계를 명시하며, 사과가 아닙니다.

남겨둘 것

• 정확한 평범한 영어. "levels off at 0.3", "a masked entry stays masked", "comes from an unmodified copy of the code"는 정확합니다. 이를 대체하는 것은 스타일 교정이지 수정이 아닙니다.
• 비공식적으로만 보이는 표준 전문 용어: 군론(group-theory) 의미의 "generates", "emits", "mixing coefficients", "wraps around", git 의미의 "clone".
• 주요 텍스트가 이미 사용하는 단어, 동의어가 더 격식 있어 보이더라도 ("falls").
• 저자가 승인한 표현, 헤지된 주장 및 추정 ("약 0.9 포인트의 계수 오류", "가능한 원인"). 재표현은 헤지를 이동시킬 수 있습니다. 자기 약화 판단은 헤지가 아닙니다(론치 규칙 3).
• 숫자, 단위, 방정식, 기호, 표 값, 인용, 참조 및 레이블 대상.
• 정확한 버전이 논문이 명시하지 않은 사실을 필요로 하는 것. 구어체 표현은 텍스트만으로 수정할 수 있습니다. 모호한 표현은 종종 사실을 필요로 합니다. 논문에 없으면 문장을 남겨두고 플래그를 지정하십시오. 문장을 정밀하게 만들기 위해 사실을 절대 만들어내지 마십시오.
• 표는 전보체로 남을 수 있습니다.

작업 흐름

1. 텍스트 전에 브리프를 읽으십시오. 프로젝트의 스타일 가이드가 있다면 읽으십시오. 공동 저자의 의견을 읽고 일반적인 패턴을 적어 두어, 읽기가 스타일 교정이 아닌 대상 스캔이 되도록 하십시오. 예상 편집량을 결정하십시오(설정 또는 표가 많은 섹션의 경우 낮음).
2. 스냅샷에서 작업하십시오. 공동 저자가 라이브 파일을 편집 중일 수 있습니다. 복사하고, 커밋을 기록하고, 복사본을 편집하십시오. 긴 문서의 경우 섹션별로 청크로 분할하고 각 청크를 별도의 에이전트에 할당하며, 각 에이전트는 자체 복사본과 공유 브리프를 갖습니다.
3. 문장별로 스캔하십시오. 심사자가 의문을 제기할 수 있는 모든 동사, 관용구, 설명, 의역을 나열하십시오. 각각에 대해 논문에서 정의된 용어를 grep하십시오. 메커니즘을 다시 표현하기 전에 코드나 방정식을 읽으십시오. 표현은 계산된 것을 따라야 합니다.
4. 스크립트로 편집하여 각 이전 문자열이 정확히 한 번 발생하는지 확인하십시오. 모든 편집을 표시하십시오: 같은 줄에 \del{old}\add{new}, 가장 작은 변경된 구문, 또는 대부분이 변경될 때 전체 문장. \del{} 내부에 인라인 수학 및 모든 \cite/\ref를 \mbox{}로 감싸십시오 (그렇지 않으면 ulem이 깨집니다). 디스플레이 수학, \label, \begin/\end, \item 또는 \caption을 표시 내부에 두지 마십시오. 표시는 캡션 텍스트 내부에 들어갑니다. 줄을 추가하거나 제거하지 마십시오.
5. 검증하십시오. 모든 표시를 거부하면 원본 텍스트를 재현해야 하며, 숫자, 참조, 인용 또는 레이블이 변경되어서는 안 됩니다 (구문을 대체하는 $1 - p$와 같은 기호는 "1"을 추가합니다. 이러한 적중을 설명하십시오). 스냅샷과 diff하여 의도된 줄만 이동했는지 확인하십시오. 수락된 모든 문장을 다시 읽으십시오.
6. 라이브 파일에 병합하십시오. 풀(pull)한 다음, 삼자 병합(git merge-file current snapshot edited)을 수행하여 동시 공동 저자 편집이 살아남도록 하십시오. 편집된 줄 옆의 충돌은 일반적으로 공동 저자가 추가한 의견입니다. 편집된 줄과 그들의 의견을 모두 유지하십시오.
7. 수정 매크로를 확인하십시오. \add/\del이 전처리기에서 주석 처리되면, 표시된 작업 흐름이 꺼져 있습니다. 매크로를 다시 활성화하는 대신 깨끗한 텍스트로 편집을 적용하십시오. 컴파일하고 정의되지 않은 참조 및 "??"를 확인하십시오.
8. 보고하십시오. 줄 N: "old" -> "new" (이유, 6단어 이하)의 변경 로그, 고려되었지만 남겨진 구문 목록과 그 이유, 그리고 저자가 필요한 사항에 대한 플래그 (누락된 사실, 프로토콜 불일치, 누락된 인용, 스타일 패스로 수정되지 않는 론치 프린서플 위반).

한 줄 규칙

1. 연산의 이름을 지정하고, 일상적인 동사를 사용하지 마십시오 (나른다(carries)가 아닌 매핑한다(maps)).
2. 정확한 대상의 이름을 지정하십시오 (샘플들(samples)이 아닌 샘플 수(number of samples)).
3. 공간적 이미지가 아닌 양의 이름을 지정하십시오 (위쪽 가장자리(upper edge)가 아닌 위쪽 극한(upper limit)).
4. 속성을 설명하는 대신 해당 분야의 용어를 사용하십시오.
5. 객체가 행동하지 않습니다: 양을 주어로 만드십시오.
6. 이미지가 아닌 보장을 명시하십시오.
7. 슬로건이 아닌 논문이 명시하는 속성으로 선택을 정당화하십시오.
8. 어떤 양이 어떤 방향으로 변하는지 말하십시오.
9. 문장당 하나의 사실; 두 번째 사실에서 분할하십시오.
10. 논문이 개념을 정의하는 곳에서 정확한 구문을 가져오십시오.
11. "이것(this)", "하나(one)", "그 집합(the set)"에 지시체를 제공하십시오.
12. "N배 더 긴(N times longer than)"이 절대 아닌 "N배만큼 긴(N times as long as)"이라고 쓰십시오.
13. 정확한 평범한 영어, 승인된 표현, 헤지 및 숫자는 그대로 두십시오.
14. 정밀함이 논문이 명시하지 않은 사실을 필요로 하면 플래그를 지정하십시오. 절대 만들어내지 마십시오.
15. 모든 표시를 거부하면 원본 텍스트가 다시 나와야 합니다.
16. 가장 강력한 장점을 중심으로 논문을 구성하십시오. 주장하고 과정을 서술하지 마십시오.
17. 자기 약화 판단을 삭제하십시오. 인식론적 헤지와 모든 숫자는 유지하십시오.
18. 메서드가 설계된 축에서 비교하십시오. 표준 메트릭은 유지하고, 정식 프로토콜을 사용하십시오.
19. 주도적이지 않은 결과: 숫자를 나란히, 그 다음 명시된 이유. 결코 인정하지 마십시오.
20. 모든 실험은 그것이 뒷받침하는 주장을 명시합니다. 저자가 제거를 결정합니다.
21. 초록: 문제, 격차, 아이디어, 가장 강력한 숫자. 결론: 새로운 약점 없음.

참고

references/patterns.md에는 전체 카탈로그가 있습니다. 16개의 패턴 각각에 대해 특징, 규칙, 전후 쌍, 그리고 변경하지 않고 남겨두어야 할 판단 호출과 그 이유가 있습니다. 스타일 패스를 실행할 때, 또는 문장이 잘못된 것 같고 일치하는 패턴을 원할 때 읽으십시오.