論文寫作 A-Z SOP 完整指南
Table of Contents
為什麼需要 A-Z SOP
撰寫論文就像蓋房子；基礎沒有打好，後續結構難以穩固。
A-Z SOP 把全文拆成 26 個可檢核模組，能帶來以下好處：
- 模組化：一次聚焦一小段，降低卡關機率
- 邏輯性：動機 → 挑戰 → 解法 → 驗證 → 結論，層層遞進
- 易於協作：團隊分工撰寫，再用 SOP 對齊格式與深度
- 投稿友善：期刊與頂會偏好結構清晰、貢獻突出的文章
A-Z 架構一覽表
| 章節 | 區段 | 目的 | 建議篇幅 |
|---|---|---|---|
| Abstract | A–F | 濃縮整篇精華 | 150–250 字 |
| Introduction | G–L | 從大背景導入研究焦點 | 1.5–2.5 頁 |
| Related Work | M–O | 分類比較現有方法 | 1–2 頁 |
| Proposed Scheme | PA–PM | 詳述架構與理論 | 3–6 頁 |
| Simulation / Experiment | Q–V | 驗證有效性 | 3–5 頁 |
| Conclusion | W–Z | 回顧與展望 | 0.5–1 頁 |
I. Abstract（A–F）
| Letter | Phrase | 說明 | 撰寫要點 | 範例句 |
|---|---|---|---|---|
| A | Attention Getter / Motivation | 引發讀者興趣並點出研究背景 | 1. 關鍵數據或趨勢 2. 避免行話 | With the explosive growth of 5G networks, seamless mobility has become a critical requirement. |
| B | But (However) | 描述核心挑戰或缺口 | 1. 單一句式點題 2. 不要過長 | However, frequent handovers drastically degrade user experience. |
| C | Cure | 提出概念性解法 | 1. 用 we propose … 2. 保持一句 | We propose a lightweight handover-prediction scheme to address this issue. |
| D | Development | 說明技術基礎或設計理念 | 1. 點出關鍵元件 2. 不寫細節 | Our model integrates graph attention with reinforcement learning. |
| E | Experiments | 說明驗證場景 | 1. 指名資料集或平台 2. 不贅述流程 | Experiments on two public mobility datasets validate the approach. |
| F | Findings | 摘要最關鍵成果 | 1. 數值化 2. 不誇飾 | Results show a 25% reduction in handover failures compared with state-of-the-art methods. |
撰寫提示
- 每句話聚焦一個要點，避免引文與專用符號。
- 數據化成果能迅速吸引審稿人。
- 通常 6–7 句即可完整覆蓋 A–F。
II. Introduction（G–L）
| Letter | Phrase | 說明 | 撰寫要點 | 範例句 |
|---|---|---|---|---|
| G | General | 技術現況與趨勢 | 從大到小、由淺入深 | With the widespread adoption of edge computing, on-device inference is increasingly feasible. |
| H | However | 進一步放大挑戰 | 強調痛點嚴重性 | However, limited memory restricts model complexity on low-power devices. |
| I | In Literature | 文獻大分類 | 由舊→新、簡→繁 | Prior studies can be grouped into rule-based, traditional ML, and deep-learning approaches. |
| J | Judgement | SWOT 評析 | 摘要優缺點、找缺口 | While CNN-based methods achieve high accuracy, they require large labelled datasets. |
| K | Keypoint | 本文創新精神 | 1 句揭示 novelty | Our work reduces data demand by leveraging self-supervised pre-training. |
| L | List the Organization | 文章結構導覽 | 順序對齊後文 | Section II reviews related work; Section III details the proposed scheme; … |
結尾需自然銜接 Related Work，讓讀者對研究定位有充分理解。
III. Related Work（M–O）
| Letter | Phrase | 說明 | 撰寫要點 | 範例句 |
|---|---|---|---|---|
| M | Methods | 現有方法分類 | 用表格或小節分群 | Table 1 summarises methods from rule-based to transformer-based models. |
| N | New Proposed | 最新趨勢 | 強調研究動向 | Recent trends shift towards lightweight Transformer variants for edge scenarios. |
| O | Organize | 圈叉比較表 | 4×5 或等效表格 | 使用 ✓（優秀）/△（普通）/✗（不足）/★（本文創新）標示 |
比較表格範例
| Method | Latency | Data Size | Accuracy | Explainable | Memory Usage |
|---|---|---|---|---|---|
| Method A | ✓ | △ | ✓ | ✗ | ✓ |
| Method B | ✗ | ✓ | ✓ | ✓ | △ |
| Method C | △ | ✗ | △ | △ | ✓ |
| Ours | ✓ | ✓ | ★ | △ | ★ |
符號說明：✓ 表現良好、△ 表現普通、✗ 表現不足、★ 本文創新優勢
表格能讓審稿人迅速掌握差異，建議將最重要的比較項目放在前幾欄。
IV. Proposed Scheme（PA–PM）
| 子項 | Phrase（簡寫） | 說明 | 撰寫要點 | 範例要素 |
|---|---|---|---|---|
| PA | Aim / Statement | 研究目標 | 精準定義、含符號 | 定義問題、輸入輸出 |
| PB | Based on / Background | 技術基礎 | 引用前人、說明假設 | 使用 GAT、RL |
| PC | Cure / Cause | 解決原因 | 為何有效 | 資料驅動、局部注意 |
| PD | Design | 系統架構 | 方塊圖、流程箭頭 | Fig. 1 |
| PE | Paper Element | 元件職責 | 子模組功能 | Encoder/Decoder |
| PF | Formulation | 數學定義 | 公式標號、符號表 | Loss function (1) |
| PG | Graph | 架構圖 | 清晰標籤 | 視覺化流程 |
| PH | How | 達標方式 | 演算法流程 | Algorithm 1 |
| PI | Implementation | 實作細節 | 框架、硬體 | PyTorch 2.0, RTX 4090 |
| PJ | Jump to Example | 工作實例 | 步驟拆解 | Fig. 2 Data Flow |
| PK | Key Contribution | 貢獻整理 | 1–3 bullet | • 無標註資料亦可達高準確率 |
| PL | Later Simulation | 實驗串接 | 預告實驗設計與評估指標 | 明確指標與場景 |
| PM | Math Proof | 理論證明 | 收斂性或最適性證明 | 定理 1，證明見附錄 |
撰寫建議
撰寫順序建議先完成 PG 架構圖，再補文字說明，可確保上下敘述一致。每個子項應包含具體技術細節，避免空泛描述。
V. Simulation / Experiment（Q–V）
| Letter | Phrase | 說明 | 撰寫要點 | 範例 |
|---|---|---|---|---|
| Q | Quality & Quantity | 指標集合 | 定性 + 定量指標 | Accuracy, FPS, Energy |
| R | Related Method | 比較對象 | 最新 State-of-the-Art (SOTA) | MobileNetV3, Tiny-ViT |
| S | Simulation Setup | 實驗設定 | 資料集、硬體、參數 | CIFAR-10, Jetson Nano |
| T | Tuning | 參數調校 | 公平搜尋範圍 | Grid search 0.001–0.01 |
| U | Useful Results | 核心結果 | 圖表標註結論 | Fig. 3 shows 7% improvement |
| V | Verify | 有效性驗證 | Ablation study、統計顯著性檢定 | p < 0.05（t-test），Table 3 |
實驗設計提示
- 圖表標題建議直接帶結論，例如「本文方法在 CIFAR-10 上準確率提升 7%」
- 統計檢定說明：p < 0.05 表示在 95% 信心水準下結果具統計顯著性
- Ablation study 應逐一移除關鍵元件，驗證各部分貢獻
VI. Conclusion（W–Z）
| Letter | Phrase | 說明 | 撰寫要點 | 範例句 |
|---|---|---|---|---|
| W | What Proposed | 回顧研究動機與挑戰 | 2–3 句聚焦核心問題 | This work tackles mobility degradation in dense 5G networks. |
| X | eXcel | 說明優勢與適用情境 | 具體應用條件 | The scheme excels on low-power edge devices. |
| Y | Yields | 成果彙整 | 數值化成果、與 SOTA 對比 | It outperforms SOTA by 7% accuracy and reduces latency by 50%. |
| Z | Zen / Future Work | 結論與展望 | 客觀總結、不過度吹噓 | Future work will extend robustness to adversarial attack scenarios. |
結論撰寫原則
結論應避免重複引言內容，保持語氣客觀謙遜，並提供具體的未來研究方向。
完整檢查清單
Abstract 檢查項目
- 已包含 A–F 完整要素
- 字數控制在 150–250 字之間
- 避免使用引文和專用符號
- 包含量化成果數據
Introduction 檢查項目
- G–L 要素完整涵蓋
- 從一般背景自然導入具體問題
- 文獻回顧簡潔但完整
- 創新點突出且明確
- 自然銜接到 Related Work
Related Work 檢查項目
- 方法分類清晰且有邏輯
- 包含最新相關研究
- 比較表格完整且易讀
- 突出本文與現有方法的差異
Proposed Scheme 檢查項目
- PA–PM 要素齊全
- 包含清晰的系統架構圖
- 算法步驟詳細且可重現
- 數學公式編號正確
- 實作細節充分
Experiment 檢查項目
- Q–V 要素完整
- 與最新 SOTA 方法比較
- 包含 Ablation study
- 統計檢定結果明確
- 圖表標題直接反映結論
Conclusion 檢查項目
- W–Z 要素完備
- 避免重複前文內容
- 量化成果總結
- 未來工作方向明確
- 語氣客觀不誇大
常見錯誤提醒
格式錯誤
- 圖表編號不一致（Fig. vs Figure）
- 百分號前後空格不統一
- 引用格式不規範
- 專業術語首次出現未定義全稱
內容錯誤
- Abstract 過於技術化或過於簡化
- Related Work 缺乏最新文獻
- 實驗設定不公平或不完整
- 結論過度誇大成果
邏輯錯誤
- 各章節間缺乏有機銜接
- 創新點與實驗驗證不對應
- 問題定義與解決方案不匹配
結語與延伸資源
實用工具
- Notion 模板：將 A-Z 作為任務清單，完成一段勾選一次
- LaTeX 巨集：定義
\azsection{字母}{標題}，提升結構識別度 - Grammarly：英文寫作語法檢查
- Overleaf：線上 LaTeX 協作平台
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進階技巧
- 使用 A-Z 框架進行 Peer Review
- 將 SOP 調整為特定期刊或會議的格式要求
- 建立個人化的句型模板庫
- 定期更新比較方法清單
此指南適用於大多數技術領域的學術論文，建議根據具體研究領域進行微調。
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