如何顺利发表一篇 SCI？

　　如何顺利发表一篇 SCI？，什么意思呢？Think是你去想idea，Read是你去验证你想的idea是否被实现了，有没有更好的问题可以研究。然后再Think，再Read，不断的Think和Read，当最后确定一个可行的idea，接下来就是要实际实现这个方法（对于理工学生，就是做实验，做算法；对于文科生就是去论证某一个课题），最后才是Write，写出论文。

　　我当年念的是计算机领域的博士，所以也牵扯到发conference论文和journal论文两种情况

　　对于conference而言，最重要的是快，准，狠。因为普遍计算机领域的conference时效性非常强，好多会议每年一次，IJCAI，AAAI，CIKM，EMNLP等等，从idea到到得到录用通知也就几个月的时间，所以速度要快，亮点要强推荐阅读：线性回归！投不中，继续改投下一个会。

　　对于journal，尤其是SCI而言，最重要的是细，稳，全。因为期刊的审稿周期会很久，一年都是很正常的，如果是从conference扩充到SCI期刊，那就需要做出很大的更新，把每一个公式都描述清楚，给出细致的证明，实验部分要论证充分，尽可能多的列举来说明算法的创新点和贡献度，文字要清楚，英文表达流畅，无语法错误和标点错误。

　　所以，conference有一定的运气成分存在，但SCI期刊基本不存在运气成本，是硬实力的体现。

　　另，计算机领域一般参考CCF的等级分类，网上可以直接下载到CCF的目录表。

　　我博士刚入学的时候，老板要求就是先把他所做的方向的所有论文都读完，然后将所有论文的reference也全都读完。这是一个非常大的量，读完之后，就会有一些对这个方向的概括性的了解，也会发现这个方向上还没有做好的问题，这些问题就可以成为一个潜在的研究点。

　　遇到读不懂的公式和定义，不要混过去，去Google上查原始论文，查reference，或者查wiki的释义，直到自己理解为止。否则你会发现，碰到一个不懂的东西跳过去，后面的越来越不懂了。

　　读完论文以后（非常大的量），就会有一些对这个方向的概括性的了解，也会发现这个方向上还没有做好的问题，idea也就自然而然出来了。写论文，无非是四个层面：

　　例如在预训练无监督语言模型兴起的今天，如果你用一个新的XLnet算法，解决以前的NER问题，那就是属于第3）种，如果你创造了一个比XLnet、Bert都要好的算法，并且解决了一个前所未有的问题，那就是属于第1）种，但这种情况很少。

　　所以，大部分现在的同学还是在解决第2）和3）中方法，而4）没什么太大的意义，1）属于那些积累深厚、能力特别优秀的人。

　　的时候，如果你有很好的introduction，实验比较充分，公式推理得当，一定会有合适的期刊或者论文发表。但需要注意细节的问题。一些很好的论文由于英文写的不好、存在语法错误被拒稿很常见。

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