怎么回复（对付）教授/编辑/审稿人的哲学三问？

面对教授、编辑或审稿人的“哲学三问”——即我们常说的“你的研究有什么意义？”“你的方法有什么优势？”“你的研究有什么创新点？”——确实是一项挑战，但也是一个绝佳的机会，让你清晰地展现自己工作的价值。以下将详细阐述如何针对这三个关键问题进行有策略的回复，并提供具体建议和示例。

核心原则：

在开始之前，请牢记以下几个核心原则：

诚实与自信： 真实地陈述你的工作，同时也要对自己工作的价值和质量保持自信。
清晰与简洁： 用清晰、简洁的语言表达，避免使用过多的专业术语，除非必要。
针对性与具体性： 回答要直接、有针对性，并提供具体的证据或例子来支持你的论点。
积极与建设性： 即使是批评，也要以积极和建设性的态度回应，将其视为改进工作的机会。
理解对方立场： 明白他们提问的目的，他们希望了解你的工作是否重要、是否严谨、是否具有新意。



哲学三问之一：你的研究有什么意义？（Why is this research important? / What is the significance of your work?）

这个问题旨在了解你的研究的价值、重要性、影响力和潜在贡献。你需要回答“为什么要做这个研究？”以及“这项研究解决了什么问题，能带来什么好处？”

详细阐述与策略：

1. 明确研究背景与问题陈述（Context and Problem Statement）：
是什么领域？ 从一个更宏观的领域入手，让对方快速了解你工作的范畴。
目前存在什么问题或空白？ 详细阐述你研究的动力，即目前研究领域中存在的未解决的挑战、技术瓶颈、知识鸿沟、社会需求或理论困惑。
为什么这些问题很重要？ 解释这些问题如果得不到解决，会带来什么负面影响（例如，效率低下、成本高昂、健康风险、理论不完整等）。

2. 提出你的研究目标与解决方案（Research Objectives and Proposed Solution）：
你的研究旨在做什么？ 清晰地说明你的研究要实现的目标，它将如何填补现有的空白。
你的解决方案是什么？ 简要介绍你提出的方法或理论，它是如何针对现有问题提出解决方案的。

3. 强调研究的贡献与影响（Contributions and Impact）：
理论贡献： 你的研究是否能深化对某个现象的理解？是否能修正或完善现有理论？是否能提出新的理论框架？
实践贡献： 你的研究是否能提供新的技术、方法或工具？是否能解决实际应用中的难题？是否能带来经济效益或社会效益？
潜在影响： 你的研究可能对未来的研究方向产生什么影响？是否可能成为其他研究的基础？是否可能改变某个行业的实践？

4. 使用“连接词”来引导逻辑：
“当前，[领域]面临着一个关键挑战……”
“现有研究在[方面]存在不足，导致……”
“本研究旨在解决这一问题，通过……”
“我们的研究将为[领域]带来以下贡献：首先，在理论上……其次，在实践中……”
“这项研究的意义在于……”

示例性回复：

学术论文/研究计划回复：

> “当前，[特定领域，例如：自然语言处理中的低资源语言机器翻译]仍然面临着数据稀缺的严峻挑战，导致许多具有重要文化和经济价值的语言在数字时代被边缘化。现有方法在处理这种低资源场景时，往往难以达到可接受的翻译质量，严重阻碍了全球信息的自由流通。
>
> 本研究提出了一种基于[你的方法，例如：跨语言预训练模型与领域自适应技术的联合优化框架]，旨在显著提升低资源语言机器翻译的性能。通过[简要说明机制，例如：利用海量多语言语料的知识迁移和针对目标语言的微调策略]，我们期望克服数据不足的限制。
>
> 这项研究的意义在于：
> 1. 理论意义： 探索并验证了新的跨语言知识迁移机制在极低资源场景下的有效性，为低资源语言处理模型的设计提供新的理论视角。
> 2. 实践意义： 成功地构建了针对[具体语言对，例如：藏语汉语]的高质量机器翻译系统，这将极大地促进该语言社区与外界的信息交流，保护和传承其语言文化。此外，该框架具有普适性，可推广应用于其他低资源语言，为全球语言多样性保护做出贡献。
> 3. 潜在影响： 研究成果将为相关领域的学者提供新的研究思路，并有望与相关技术公司合作，推动低资源语言AI技术在实际中的应用，缩小数字鸿沟。”

博士/硕士学位论文答辩回复：

> “我的研究关注的是[更具体的课题，例如：在城市交通拥堵治理中，如何利用深度强化学习优化信号灯配时]。目前，全球城市普遍面临交通拥堵带来的经济损失和环境污染问题，而传统的信号灯配时策略往往是静态的、经验性的，无法有效应对动态变化的交通流。
>
> 我提出的研究意义主要体现在以下几个方面：
>
> 解决紧迫的社会问题： 交通拥堵是全球性难题，我的研究旨在通过更智能的信号灯控制系统，直接缓解城市拥堵，提高通行效率，降低燃油消耗和碳排放，改善市民出行体验。
> 理论创新： 我将深度强化学习模型与城市交通的复杂动态特性相结合，探索了新的算法框架，比如[提及核心技术，例如：考虑了区域联动和多主体协同的DDPG算法变种]，这为智能交通控制领域提供了更先进的理论工具。
> 实际应用价值： 研究成果不仅在仿真环境中展示了显著的优化效果，并且我已经与[可能提及的合作单位，例如：XX市交通管理部门]进行了初步沟通，其提出的优化策略具有直接落地应用的潜力，能够为城市交通管理部门提供决策支持。
> 推动未来研究： 我的研究成果也为未来更复杂的交通场景（如自动驾驶车辆的融合）奠定了基础，为构建智慧城市交通系统提供了重要的组成部分。”



哲学三问之二：你的方法有什么优势？（What are the advantages of your methodology? / Why did you choose this method?）

这个问题是为了评估你所采用的研究方法的合理性、有效性和优越性。你需要解释你为什么选择这个方法，它与现有方法相比有什么突出之处，为什么能更好地解决你的研究问题。

详细阐述与策略：

1. 明确研究目标与方法选择的契合度（Alignment of Objectives and Methods）：
研究目标驱动方法： 首先重申你的研究目标，然后解释为什么你的方法是实现这些目标的最佳途径。
问题性质决定方法： 你的问题是关于预测、分类、控制、解释还是生成？不同的问题类型需要不同的方法。

2. 对比现有方法（Comparison with Existing Methods）：
识别现有主流方法： 简要回顾当前解决类似问题的常用方法。
分析现有方法的局限性： 指出这些方法在你的特定研究问题上存在的不足之处（例如：计算复杂度高、对数据敏感、无法处理[你的数据类型]、鲁棒性差、可解释性差等）。
突出你的方法的优势： 明确说明你的方法如何克服这些局限性，并带来具体的优势。这些优势可以包括：
准确性/性能更高： 在特定指标上（如精度、召回率、F1分数、均方误差等）有显著提升。
效率更高/计算成本更低： 需要更少的计算资源或时间来达到相似或更好的结果。
鲁棒性更强： 对噪声、异常值、数据变化等更不敏感。
可扩展性更好： 能够处理更大规模的数据或更复杂的问题。
可解释性更强： 能够提供对模型决策过程的更清晰解释。
适用性更广： 能够处理更多样化或更复杂的数据类型（例如：多模态数据）。
新颖性： 引入了全新的建模范式或技术。

3. 提供证据支持（Evidence and Validation）：
实验结果： 如果已有实验结果，用具体的数字和图表来支撑你的方法优势。
理论分析： 如果你的方法有理论基础，可以进行相关的数学证明或分析来展示其优越性。
案例研究： 通过具体的案例来展示你的方法在实际应用中的优势。

4. 使用“对比型”和“原因解释型”的语言：
“与传统的[现有方法]相比，我们的方法……”
“虽然[另一种方法]在[方面]表现良好，但它在[你的研究场景]下存在[局限性]，因此我们选择……”
“我们之所以选择[你的方法]，是因为它能够有效地解决[你的核心问题]中的[关键挑战]……”
“该方法的优势在于其[具体优势，例如：强大的非线性建模能力]，这对于我们处理[你的数据特征]至关重要。”

示例性回复：

学术论文/研究计划回复：

> “为了解决低资源语言机器翻译中的数据稀缺问题，我们采用了[你的方法，例如：一种结合了对比学习和知识蒸馏的自监督预训练框架]。
>
> 与当前主流的基于监督学习和迁移学习的方法相比，我们的方法具有以下优势：
>
> 1. 更有效地利用无标注数据： 现有的低资源翻译方法主要依赖于有限的平行语料，效果往往受限。我们的自监督预训练框架，特别是利用对比学习，能够充分挖掘大规模无标注的单语语料信息，学习更鲁棒的语言表示，弥补了平行语料的不足。
> 2. 增强了模型泛化能力： 对比学习能够迫使模型在潜在空间中区分相似和不相似的文本片段，这有助于模型学习到更具泛化能力的语言特征，从而提高在下游低资源任务上的表现。
> 3. 提升了翻译的连贯性和准确性： 我们结合了知识蒸馏技术，将一个已经在大规模多语言语料上训练好的教师模型的知识迁移到针对目标低资源语言的小型学生模型中。这不仅降低了模型的计算复杂度，而且通过蒸馏过程，学生模型能够继承教师模型的‘软标签’和内部表示，从而在保证效率的同时，显著提升了翻译的连贯性和局部准确性。
>
> 在我们的实验中，与仅仅使用平行语料进行端到端训练的基线模型相比，我们的方法在[衡量指标，例如：BLEU分数]上提升了[具体百分比，例如：3.5个点]，在处理[特定低资源语言]时尤其有效。因此，该方法为低资源语言翻译提供了一个更高效且性能更优的解决方案。”

博士/硕士学位论文答辩回复：

> “我的研究采用了[你的方法，例如：一种改进的深度图卷积网络（GCN）结合注意力机制]来优化城市信号灯配时。
>
> 在方法选择上，我主要考虑了以下几点优势，使其优于传统方法和现有的其他深度学习方法：
>
> 对交通网络的拓扑结构的有效建模： 城市交通网络本质上是一个复杂的图结构，节点是交叉口，边是道路。传统的基于时间序列的模型难以充分捕捉这种空间拓扑关系。而图卷积网络（GCN）能够直接在图结构上进行卷积操作，有效捕捉交叉口之间的空间依赖性（例如，一个路口的拥堵如何影响相邻路口的信号灯决策）。
> 更强的上下文感知能力： 我引入了注意力机制，让模型能够动态地关注影响当前决策最重要的相邻交叉口或道路段。这意味着模型可以更智能地根据不同交通模式和拥堵模式，调整其对不同信息源的依赖程度。例如，在高峰期，模型会更关注主要干道的交通情况，而在平峰期则可能更注重局部支路的流量。
> 端到端的学习能力与强化学习的结合： 我将改进的GCN模型与深度强化学习（DRL）相结合。通过DRL，模型能够在一个模拟环境中学习最优的控制策略，而GCN作为状态表示的编码器，能为DRL提供丰富的、考虑了拓扑关系的交通状态信息。这种结合使得系统能够从经验中学习，自主优化信号灯配时，而无需依赖人工设定的规则或预先构建的复杂模型。
> 相比于其他DRL方法： 传统的DRL方法可能直接将交通流量作为输入，但忽略了交叉口之间的连接关系。我的方法通过GCN作为状态表示，能更准确地反映交通系统的全局动态，从而学习到更优的全局协同控制策略，这在我的实验中，相比于独立的强化学习智能体，能够带来20%的通行效率提升。”



哲学三问之三：你的研究有什么创新点？（What are the novelties of your research? / What is new in your work?）

这个问题是关于你的研究的独创性、突破性或新颖之处。你需要清晰地阐述你的工作与现有研究相比，最突出的、原创性的贡献是什么。

详细阐述与策略：

1. 聚焦原创贡献（Focus on Original Contributions）：
是什么“新”？ 这是问题的核心。你的“新”可能体现在：
新的理论或模型： 你是否提出了全新的理论框架或算法模型？
新的方法或技术： 你是否开发了前所未有的方法或技术来解决某个问题？
新的数据集或基准： 你是否构建了一个独特的数据集或评估基准，供研究界使用？
新的应用场景： 你是否将现有技术应用到了前所未有的领域？
新的发现或见解： 你是否通过实验或分析得出了关于某个现象的全新理解或结论？
新的系统或实现： 你是否构建了一个具有创新性的系统或实现了某个功能？
理论与实践的结合： 你是否成功地将某个理论概念在实践中落地，或者将某个实践问题上升到理论层面？

2. 清晰地“划界”（Demarcation from Existing Work）：
明确提及已有的研究： 要说明你的工作是建立在哪些现有研究基础之上的。
精确指出差异： 用清晰的语言说明你的研究与这些现有工作的关键区别在哪里。避免含糊其辞。
强调“首次”或“首次提出”： 如果你的工作是某个领域的“首次”，一定要强调。例如，“首次提出了一种……”、“首次将X应用于Y领域……”、“首次揭示了……”

3. 用具体的术语描述创新点（Use Specific Terminology）：
不要泛泛地说“我的研究很有创新性”。要具体说明是什么创新。例如，“我们提出了一种图注意力机制（Graph Attention Mechanism）的变种，用于捕捉交通网络中更细粒度的空间依赖性，这是现有研究中未曾尝试过的。”

4. 连接意义和方法以支撑创新（Connecting Significance and Methods to Support Novelty）：
你的创新点之所以重要，是因为它能带来之前无法实现的意义（第一问）。
你的创新点是新方法的结果，而这些新方法又比现有方法有优势（第二问）。

5. 结构化的表达（Structured Expression）：
可以采用列举的方式，清晰地列出13个最主要的创新点。
可以使用“本研究的创新点主要体现在以下几个方面：……”作为开头。

示例性回复：

学术论文/研究计划回复：

> “本研究的创新点主要体现在以下三个方面：
>
> 1. 提出了一种新的自适应注意力机制（Adaptive Attention Mechanism）用于低资源机器翻译： 不同于现有的静态注意力机制，我们的机制能够根据目标语言的特性和当前输入句子的上下文，动态调整注意力分配的模式。尤其在处理句法结构差异较大的语言对时，这种自适应性能够显著提升对齐的准确性。这在低资源场景下尤为重要，因为它能更有效地从有限的平行语料中学习到语言之间的对应关系。
> 2. 首次将对比学习与知识蒸馏相结合，用于低资源语言的预训练： 尽管对比学习和知识蒸馏都已在自然语言处理领域有所应用，但将它们有效地结合起来，并专门针对低资源语言的特性进行优化，是本研究的独创之处。我们通过对比学习构建高质量的句子表示，再利用知识蒸馏将这些表示能力迁移到参数量更小的模型中，实现了在资源受限环境下的高效预训练。
> 3. 构建了一个针对[具体语言，例如：傈僳语]的机器翻译评估基准与数据集： 目前，关于傈僳语的机器翻译研究非常有限，缺乏可用的标准评估数据集。本研究在收集、清洗和标注了大量傈僳语汉语的平行语料的基础上，构建了一个全新的、高质量的评估基准。这不仅为本研究提供了可靠的实验依据，也为后续相关语言的研究者提供了宝贵的资源。”

博士/硕士学位论文答辩回复：

> “我的研究在[城市交通信号灯配时]领域具有以下几方面的创新点：
>
> 1. 提出了一种考虑路口间拓扑和动态交互的混合图注意力网络（Hybrid Graph Attention Network）： 我在前述提到的改进GCN模型的基础上，进一步融合了基于时序信息的注意力机制。这意味着模型不仅关注路口间的空间连接，还能捕捉到交通流随时间变化的传播效应。具体来说，我设计了一种[具体技术描述，例如：时空注意力模块（Spatiotemporal Attention Module）]，使其能够同时感知‘在空间上哪个邻居重要’和‘在时间上哪个历史状态重要’，这在现有的交通控制方法中是前所未有的，能够更全面地刻画城市交通系统的动态复杂性。
> 2. 引入了‘公平性’作为强化学习的优化目标之一： 在传统的信号灯配时研究中，通常只关注提高整体通行效率（如减少总等待时间）。然而，在实际城市管理中，各个路口或区域的公平性也至关重要，例如避免某些小路口长时间等待。我的研究在强化学习的奖励函数中，首次引入了路口流量公平性度量，并在保证整体效率不显著下降的前提下，显著改善了交通服务的公平性。这是对现有研究中优化目标的一种重要拓展。
> 3. 构建了大规模、高保真度的城市交通仿真平台进行端到端评估： 我基于[仿真软件名称，例如：SUMO]构建了一个具有代表性的城市交通仿真环境，该环境模拟了[具体规模，例如：XX个交叉口，XX条道路]的真实交通网络，并加入了多种交通参与者模型（私家车、公交车、行人）。在这个平台上，我完成了从模型训练到端到端评估的全过程，并对比了多种现有方法的性能。这个高度仿真的评估平台及其仿真结果，为证明我研究的有效性和创新性提供了坚实的支撑。”



通用建议和注意事项：

了解你的听众： 他们的背景知识如何？他们对哪个方面更感兴趣？（例如，理论派教授可能更关心理论创新，工程派可能更关心实际应用效果）。
准备简短的“电梯演讲”（Elevator Pitch）： 你需要在短时间内清晰、有吸引力地传达你的研究价值。
提前练习： 对着镜子、同事或导师练习你的回答，确保流畅、自信。
关注论文的结构： 通常，你的论文的引言部分就应该已经清晰地阐述了这三点。回复时，可以从引言部分提炼。
保持谦逊但坚定： 承认研究中存在的局限性是诚实的表现，但这并不妨碍你强调工作的优势和创新点。
根据具体情境调整： 教授在会议上的提问、期刊审稿人的评语、博士答辩委员会的问题，其侧重点可能略有不同。要灵活应变。

总而言之，回复这“哲学三问”，实际上是在推销你的研究。你需要以清晰的逻辑、有力的证据和自信的态度，让你的听众理解并认可你的工作的价值、方法的优越性和自身的创新性。祝你成功！

他们问出这三个问题（之一），说明已经：

1. 读了你的titile、abstract和/或introduction的至少最后一段（或者对于你的导师的话你的开题报告）
2. 他们觉得没有必要再读别的了
3. 他们感觉自己的时间被浪费了，哪怕只是读了你的abstract或introduction或开题报告

在时间很赶的审稿人那里，已经成功达成了『让人觉得时间被浪费了』的成就，你再怎么『回复/对付』都是没有用的，这只能让人感觉有个死缠烂打的人继续恬不知耻地浪费别人时间。不要以为『写出了让人没有欲望读下去的学术写作』还是一种『占理』的行为以至于可以进一步『讲道理』，而没有彻底读完而提出了『哲学三问』的就是『不讲道理』。

至于能被提出以上三个问题（之一）的paper，我觉得基本上已经属于没什么救了，还是直接放弃比较好，或者至少要在『讲故事』这件事情上做彻底的重构——假使你的正文里确实还是有货的（不要自以为）。想怎么对付他们，不如想想怎么对付自己的课题或者怎么对付自己的故事。当然，有的人不会讲故事的话就直接从最简单逻辑链入手『有什么问题-瓶颈在哪-所以我试图干什么（-结果大致是怎样）』就足够了。不会讲故事却非要学别人讲故事，就容易变成一个报菜名，introduction很长却没有逻辑结构和说服力，也是很尴尬的。

以及说到introduction，大多数人觉得其实没多少人看introduction（最后一段除外）——确实是。所以introduction写得好未必多加分，但是写得烂且被人读到是绝对扣分可以直接扣光的。如果连课题的背景都阐述不清楚，逻辑链都不展示好，现有研究都没谱，凭什么相信你在results和discussion里声称是好的、合逻辑的、原创的、有价值的东西是真的好的、合逻辑的、原创的、有价值的？

谢邀：其实，这说白了就是对你的“introduction”写得不满意。

“这哪里有趣”---说明你论文综述写得不够突出，没有把问题的来源说清楚。谁提出这个问题的，哪些牛人做过，做到什么程度了。

“这有什么应用”----说明你没有把应用背景写好，这个问题有什么具体的应用，你的举例不够丰富。

“这不是显然的吗”-----说明你没有把“技术困难”给写清楚，为什么别人做不出来，难点在哪里？你为了这些难点克服了什么困难，你的创新点在哪里？

不是审稿人不看你的材料，而是他们时间有限，不可能带着这些问题自己去全文里面找答案。你必须在文章开头，明确、清晰有条理把这些点都表达出来，每一点至少写够一到两段。你切不可指望他们会帮你总结出来，或者认为他们会认真看完文章后自己领会。不要挑战教授／编辑／审稿人的智商和时间。 你要设法让他们在只看完前言和摘要的情况下就基本明白上面几点，否则你就会被高概率拒稿。

记住，大部分的读者会读你的摘要。其中，只有一部分会根据摘要去读你前言的前几段，其中只有一部分的人会真的读完你的前言，然后这里面只有很少一部分会真的读你文章的正文。你前言和摘要的目的就是让这些人可以快速判断自己是否有必要读，需要重点读哪些内容，并且提高每一步的转化率。如果你文笔糟糕，那么所有读完摘要的人都会失去读你前言和全文的兴趣，这个世界就是这样残酷。你是nobody，所以你绝不能抱着老子有干货，你们就得看完的心态。

你在写文章的时候，要假想对方是worst reviewer， 是那种拿着放大镜检视的人，所以你得把前言写得滴水不漏，除非你的合作者是一个大牛或者你已经是业内名人，否则大部分人都会以从各种细节去判断你是否具有专业知识，只要你犯了一个错误，那么他们就对对你的水平产生质疑，所以必须要特别小心。

同意 @dhchen 的回答，这类问题一般都是introduction 或者coverletter没有写好导致的。

你要清楚，你论文90%的读者，很可能仅仅和你在同一个二级学科下而已。即使是经过编辑筛选为你审稿的审稿人，也有很大概率只是个大同行，对你的研究方向一知半解。所以，交代清楚研究背景是你的义务，而不是读者的义务。

举个例子，假如你本文的核心是提出一种新工艺，大大的改进了某种材料的制备效率。那么作为一个一个普通读者的我，就会疑惑：

1、这种材料有什么用处？我们为什么要制备它？

2、旧的制备工艺是什么？为什么旧工艺制备效率低下？

3、有没有别人发表过提高制备效率的工艺？如果没有，困难在哪里？你又是如何客服这些困难的？

4、简单的介绍你提出新工艺的原理，以及能带来那些好处。

假如你的introduction没有覆盖这些基本点，或者由于基本功问题没有介绍清楚、全面，我的疑惑就得不到解答。如果我是审稿人，我就会问你“这哪里有趣”，“这有什么应用”，“这不是显然的吗”这些问题。

此时你要做的，就是看你的Introduction哪些地方比较薄弱。做出相应的修改之后，再跟审稿人回复。