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#### 哪些工作是相关的 首先，请还没有看《我是怎么做文献调研》的小朋友先补习功课： 知道如何寻找和整理相关文献之后，把它们写下来又需要另一个步骤：分类。如何把这么多都相关的文献整理成三到四个小章节，并且每个章节都有一个统一的主题？ 我一般会考虑几点：1.研究的问题 2. 研究的对象 3. 使用的技术。每一个点都可以引申出一到两个相关的章节，其中有些可以合并。举个例子：小明为了让视力有障碍的用户（对象）在追剧的时候能够更好地理解视频内容（问题），采用了机器学习+众包的方法，让机器来生成对视频的初步描述，并且让一同观看视频的网友们来提供细节（技术）。那么写相关文献的章节时，就可以讨论与视障用户相关的研究（对象）；与视频内容理解相关的研究（问题）；机器学习理解视频（技术）以及众包的工作（技术）。 如果研究对象比较普遍（例如设计了一种大家都可以用的语音交互），那么也在问题里细分一下，比如使用场景、交互方式等。
#### 构建工作之间的内在逻辑 当我们划分好相关工作的章节，收集好材料，准备开工的时候，千万不要无脑地把所有文献题目作者列一遍就算了；比如这种（希望论文作者没有订阅我的公号）：

（一种很典型的行文方式：把所有工作摊煎饼地摆出来，反正我列出来了，哪个有用你自己找）

“做这个工作的有ABCD, A 做了xxx，B做了xxx，C和D做了xxx” ——类似的句式，希望小朋友们不要再写啦。写相关工作的时候，作者应该是充当一种指路人，或者说书人的角色：在详细介绍核心内容之前，把故事背景在读者面前慢慢地，有条理地展开。 所以，你需要把面前的相关文献们，用一条线串起来，来向读者展现它们之间，以及和自己工作之间的关联。这些逻辑可能是递进的：例如文章ABC开创了某个领域，DEF在这个问题领域提出了集中思路，GHI则是在各个思路下的改进——那么我们就可以先说用总领的话来叙述ABC，然后用并列的方式讲DEF，最后可以一笔带过GHI（如果它们不是那么重要的话）。 这些逻辑可能是并列的：例如文章ABC用了X技术来解决某个问题，DEF用了Y技术，而GHI则用了DrustZ的技术——那么我们可以使用分条列举的方式，先写”为了解决某个问题，大家采用了不同的方法“，然后列出1）X技术\[ABC] 2）Y技术\[DEF] 3) DrustZ的技术\[GHI] 。这样把类似的文章集中起来，大家看着也顺溜。 还有些其他不怎么常见的逻辑顺序，比如分-总（例如先有零散的工作，后来有一篇文献把它们综合了起来）。但是当我们意识到文献内在的逻辑顺序，并且把它们按照逻辑列举出来的时候，就已经比许多论文的相关文献高出了不止一个档次：） 更加高级的写作方式，则是与其列举文献，更像是让文献为作者自己的陈述服务。你在阅读的过程中，很难感觉到作者在刻意塞进一些文献来充数；相反，作者是在整理自己的思路，顺便引用了关键的文献来加以佐证。一些好的例子可以参照\[1,2,3]。
#### 突出自己工作的不同之处 写“相关文献”另一个主要目的，是让大家了解你的工作与这些文献有什么不同。而这一点，许多作者似乎都没有意识到：很多段落都只是列出以往的工作，然后戛然而止。让人读完会摸摸头，OK，我知道了，这些工作很重要，但跟你做的又有什么关系呢？
所以在介绍完别人的工作之后，还要在后面（例如章节的最后一段，或者每个段落的最后一句）接一些为什么和这些工作比较，以及与它们有何不同。这样一来，既说了别人工作的重要，也突出了自己工作的价值，其实是一举两得的事请。
#### 用好过渡，用好过渡，用好过渡！ 最后来说一下写相关工作的笔法。其实就一个：用好过渡！开头不要直接列别人的文章，先概括地说一下这个段落的主题；写完一个小部分，不要立即跳到下一段开始写另一个部分，而是在末尾写一个过渡句：“以上就是人们在X领域的研究，但是随着Y技术的进步，更多的人把目光转移到了Z上”，“对于Y技术在X领域的研究已经介绍许多，但在另一个Z方面，相同的技术也有许多应用”。拿出小学作文满分的本领来！ 我老板写Related Work有一个习惯，从来不会在大标题下什么都不写就直接跳到第一个小标题（例如上边那个反例）。在大标题的下面，用一些总领的语言来概括+引出接下来的小章节，其实也是一个很好的过渡方式。一切为了读者服务！

(这是他最著名一篇论文的相关工作开头部分 [4]。哪怕没啥写的，用一句话来引出接下来的小章节，也能起到过渡的作用)

在你写完相关文献之后，可以试着只阅读每个段落的第一句以及最后一句，看看能不能大致地掌握整个章节想表达的东西。如果可以，那么你的过渡已经运用地炉火纯青了！ *** 以上就是我写论文相关工作部分的一些小经验，希望帮助到在论文写作边缘苦苦挣扎的小朋友。论文写得糟糕不用怕，熟能生巧\~ 本小课堂就是让这个过程变得快一些，让你的论文写作遍地开花！我们下期见！（狗头 > 文章引用：\ > \[1] Fred Hohman, Andrew Head, Rich Caruana, Robert DeLine, Steven M Drucker: Gamut: A Design Probe to Understand How Data Scientists Understand Machine Learning Models, 2019\ > \[2] Jacob O. Wobbrock, Edward Cutrell, Susumu Harada, I. Scott MacKenzie: An Error Model for Pointing Based on Fitts’ Law, 2008\ > \[3] Jas Brooks, Steven Nagels, Pedro Lopes: Trigeminal-based Temperature Illusions, 2020\ > \[4] Jacob O. Wobbrock, Meredith Ringel Morris, Andrew D. Wilson: User-Defined Gestures for Surface Computing, 2009