【改论文有感】给英语论文写作小白的有用提示！（二）文法章法篇

关于摘要

在中文论文中，我自己的写作顺序是“背景和面临了什么问题+因此提出了…+本文模型求解简述+仿真结果”，但是当翻译成英文的时候，许多语序就不正确了，而且英文论文写作还有一些固定的句式。

第一次修改遇到的问题

英文论文的摘要大体顺序：

• **背景（包括当前的问题，以及需要解决此问题必不可少的原因）
• 引出自己要解决的问题
• 针对自己的问题，解决方案和数据结果总结
  在原来文章的开篇，我花了很多文字去解释FL的内容，导致非常啰嗦没有重点，实际上在摘要背景介绍中完全没必要把分层分簇详细解释，重点应该放在大背景和文章关注的具体问题上。另外一个英文语法问题，便是连用两个to do短语，应该采用从句的形式，分清主次。

修改之后的大致逻辑

联邦学习广泛应用——在无线网络受到限制——通信环境和设备性能问题——一个解决方案是分层分簇——制定数学模型和算法求解——仿真结果
分层分簇：hierarchical and clustering

• user device应该全部换成user equipment

排版示例：

修改时较为零碎但是重要的问题

针对引用的作者

在写中文论文的时候，经常在introduction里面写道：XX作者（或者英文只写人家的姓）在[]中提出了。。。但是这是很不对的，因为一个文章不可能只有一个作者。应该改成The authors in [] shows。。。

什么都有个详细解释

Recently, the use of hierarchical and clustering training to solve the problem of FL wireless networks has become a new idea.
解决了什么问题？

像这类在中文往往看不出来的东西，因为我写中文论文的时候常会有这样“套话”，实际上没有很多信息。而在写正式是英文论文的时候，应该紧凑信息量大，每一句话都是有内容的。修改后：

Recently, the use of hierarchical and clustering methods to solve the network architecture planning problem of FL wireless networks has become a new idea.

前：So the communication delay model needs to take these effects into account.
后：So the communication delay model needs to take adjacent UE’s interference into account

推理逻辑前后要顺畅

现在我的introduction最后一段：

The actual communication environment is not taken into account in the studies of hierarchical and clustering. Therefore, to resolve the topology design issue of the federal learning network architecture, an effective hierarchical and clustering solution is required.

但是最后一句an effective hierarchical and clustering solution is required显然才是最明显的motivation,但是为什么要求effective hierarchical and clustering solution？比如当前general的缺点可以用hierarchical and clustering弥补？为什么要这样做，这样的好处是什么？全都不清楚

修改思路历程：

• 需要具体讲明白为什么要进行分层和分簇。一个针对general问题，一个针对。。。
• 相关研究使用分层的思想去降低FL训练中的功耗已经达到了比较好的结果。因此我们的FL 网络架构以分层架构为基础。
• 然而采用分层之后，会面临用户设备中的“落后者”问题，一个层的设备需要等待其中最慢的一个设备训练完毕后才能进入下一步骤。我们可以采用分簇训练的方法，每个簇不需要等待其它簇完成就可以上传模型。
• 对设备进行分簇多是在数据层面上的，目的为了解决样本数据异构性。但是这样的分簇不能够解决

修改后：

The clustering of devices is mostly done at the data level in order to address sample data heterogeneity. But such clustering is not able to solve the communication problems. Related studies using the hierarchical idea to reduce power consumption in FL training have achieved relatively promising results. Therefore, our FL network architecture is based on a hierarchical architecture. However, there is a problem of “laggards” in user devices with the adoption of layering. Devices in one layer need to wait for the slowest one to finish training before they move to the next step. We can use a clustering training method, where each cluster does not need to wait for the other clusters to finish before uploading the model. In this study, we will use hierarchical and clustering method to solve the FL wireless network architecture problem.

模型建立与求解部分分开

在我把关键的大优化模型写出来之后，师姐提醒我：这是你建的模型，所以解决方法呢？后面也全是model。 然后我看了其他人的论文，确实先建立基本模型，把中间变量推导好，接着给出大模型，后面的就是OPTIMIZATION OF PREDICTION ERRORS FOR FEDERATED LEARNING ALGORITHM 直接进具体的优化求解了，然后在优化求解底下分一些小标题，Optimal Transmit Power、Optimal Uplink Resource Block Allocation。最后说了句 When the optimal matching set is found, the optimal RB allocation is determined.