【小白学】看懂文章后，该如何做到较完美的论文汇报？

依次按照以下几点（问题引入、模型概述、细节阐述、总体回顾、结果验证、展望未来）汇报文献内容

1)   问题引入：首先从问题背景（研究背景）出发，（以NER为例）可以先介绍什么是命名实体识别和与其相关的一些基础知识（结合一些直观的例子）。然后介绍NER领域研究现状，目前还有哪些问题还没解决（比如跨领域任务中命名实体识别问题存在哪些难点），以及大家一般如何解决这些问题，在此基础上引出我们的基本思路，即文章的创新点，出发点。

2)   模型概述：（以文章：Multi-Cell Compositional LSTM for NER Domain Adaptation为例）在跨领域NER任务中，先简单介绍NER任务中存在的几种经典基线模型（如：BiLSTM-CRF），然后讲解作者提出的模型总体框架，以及模型的参数设置和工作流程。

3)   细节阐述：先讲解基本LSTM模型，对基线LSTM单元有初步了解，进而以标准LSTM单元为基础，引入作者提出的多单元组合LSTM模型，并分析其与基线LSTM单元有什么区别，引入了新单元对整个模型起了什么作用（这种分析中应说清楚新模型和1中的待解决问题是如何对应的）。

4)   总体回顾：在说清楚细节后，回到模型概述中再次对总体框图进行讲解，第二次应该更加深入和更高层次讲解，并与前文呼应，再次阐述清楚作者提出的模型解决了什么痛点问题，以及该模型与其他模型相比有什么创新性。

5)   结果验证：介绍作者提出的模型与基线模型相比，在不同数据集和不同性能指标上有怎样的进一步提升，最后对实验结果进行分析，最好结合直观表示的表格和图示。

6)   未来展望：文章所提出的模型及其创新点对于我们未来的研究工作有什么实质性帮助和可以借鉴的地方。

 

做好论文汇报，老板才不会挑你毛病，轻轻松松过完三年研生活~