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写出适合机器阅读的文章:如何使你的文章内容更容易被发现

已有 2020 次阅读 2019-3-26 09:13 |系统分类:论文交流

在这个数字出版以及AI和机器学习技术不断进步的时代,我们的学术研究不仅被人类读者阅读,同时也在被机器阅读。在科学,技术,工程,数学(STEM)各领域的出版社纷纷使用机器学习技术在其平台上开发创新工具和功能,以满足学术界、工业界的研究人员、从业者和学生的需求。

例如,就像亚马逊和Netflix公司根据用户们的购买选择和搜索历史向他们推荐商品,出版社使用各种算法挖掘其平台(例如ScienceDirect和SpringerLink)上的内容,根据各个用户的行为向其进行个体化的推荐。这些功能的目的在于帮助研究人员及时了解与他们所关注的科研问题相关的内容。出版社同时还在开发机器学习在同行评审、抄袭检测、学术社交网和职业发展等方面的用途,并进行信息检索以回答具体的科研问题。


搜索算法正变得越来越复杂,旨在为文本和图像搜索查询提供非常精确的相关结果。您可以协助出版商写出搜索引擎优化(SEO)的文章,以确保您的文章内容能够被Google和Google Scholar等搜索引擎发现和给予更好的排名。


使文章更容易被发现的小提示:以下是优化文章的四个基本要素的小技巧。确保阅读文章的机器能够获取针对您的目标受众的特定相关内容的关键策略是将这些要素作为单独的组件,使其可以不依赖于文章正文,同时相互独立地发挥各自的作用。


1. 标题:给文章一个简洁、具体、不含多余的修饰的标题,简明扼要地传达文章的主题。在标题中加入关键词。

2. 摘要:将摘要词数限制在250词以内(务必查阅目标期刊的文稿提交指南,确认具体要求)。在摘要中包含关键词,并确保它们出现在开头的几句话中,因为这些是搜索引擎结果中显示的句子。

3. 关键词:仔细选择4-8个符合文章内容以及学科大类和小类的关键词,将关键词放在摘要后。(也务必查阅目标期刊的文稿提交指南,确认具体要求。)

a. 在标题中包含关键词,但是不要在关键词列表中包含相同的词。标题中的单词已被标记并被视为关键词。关键词应辅助补充标题中的词。

b. 关键词列表中的词可以是单词也可以是词组,比如:

“high-density lipoprotein”和“unbiased nonlocal means filtering”。

c. 在标题和副标题中包含关键词。

4. 图表注:无需正文的帮助,图和表应该也可以被理解。在进一步阅读全文之前,许多读者会仔细阅读图表以更快地知道研究结果。下面三个提示将确保您的图表能被充分发现并且人类和机器读者都能读懂。

a. 在每个图表注中包含关键词。不要将图注包含在图片本身中。

b. 图注的第一句话应简明地描述图片中的内容和图片的类型,例如,柱状图,流程图,散点图,超声波图,光谱图,色谱图或地图。这对于视力不佳的读者和机器读者尤为重要。

请看以下几个例子。这些例子的内容是虚构的,但是根据实际文章的图注第一句话为模板写作的。

不推荐:

Fig. 1. Study area and locations of the observation sites.

(图1. 研究区域和观察点的位置。)

因为图注的描述过于笼统,在目标搜索中无法发现这张图。

推荐:

Fig. 1. A topographical map showing the research area and four observation stations for multifractal detrended fluctuation analysis (MFDFA) along the Yellow River.

(图1. 显示研究区域和四个观测站的地形图,用于黄河沿岸的多重分形消除趋势波动分析。)


不推荐:

Fig. 1. Increased liver stiffness in a 21-year-old man. 

(图1. 一名21岁男子的肝硬度增加。)

推荐:

Fig. 1. Magnetic resonance elastography images showing increased liver stiffness in a 21-year-old man who underwent atriopulmonary connection-Fontan palliation at age 4.

(图1. 磁共振弹性成像显示一名21岁男性患者肝硬度增加,该男性在4岁时接受了肺动脉连接 - Fontan姑息治疗。)

c. 在每个图表注中定义图表中首次出现的所有非标准缩写,首字母缩略词和符号。

遵循上述的简单策略将增加文章被期刊接受和发表的机会,并有助于最大可能提高文章发表后被发现的机会。作为回馈,机器读者将确保与合适的人分享您的研究内容。


拓展阅读及参考:

Evan, Ian. Harvard and beyond: 4 ways machine learning is making researchers more efficient. Elsevier Connect. April 18, 2018. 
https://www.elsevier.com/connect/harvard-and-beyond-4-ways-machine-learning-is-making-researchers-more-efficient. Accessed Jan. 21, 2019.

Rowe, Kevin. How Search Engines Use Machine Learning: 9 Things We Know for Sure. Search Engine Journal. Feb. 23, 2018. 

https://www.searchenginejournal.com/how-search-engines-use-machine-learning/224451/. Accessed Jan. 21, 2019.

Search Engine Optimization (SEO) for your article. Author Resources. Wiley.   https://authorservices.wiley.com/author-resources/Journal-Authors/Prepare/writing-for-seo.html. Accessed Jan. 21, 2019.


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