论文写作——公式描述及同位语、can、代词this等的规范表达（以韬韬同学ASMI28版为例）

1 语句表达

1.1 图片下面的文字说明的错误

1. 同位语不用加（）
     Given a bag (Bi)
    -修改：>
     Given a bag Bi

2. firstly 和 secondly 没有形成对仗关系；另外，这里没有thirdly，就尽量不用firstly 和 secondly 形成排列；
     extraction -> extractor 表达的时候，应查阅下有没有专用的名词

  Secondly, the two feature extractions ($f(\cdot )$ and $g(\cdot ))$) is utilized to embed the original instances and the fused vector.
  修改：->
  Then the two feature extractors $f(\cdot )$ and $g(\cdot ))$ are utilized to embed the original instances and the fused vector, respectively.

3. 重复绕的句子要多体会
   With the embedded vectors, the self-attention block re-integrates them to …
   the embedded vectors 和 them 在同一个句子里，表示相同的意思， 一定要整合，说一次就够了。
   ->
   The self-attention block re-integrates embedded vectors to …

1.2 introduction

1. The main task of MIL is to predict the bag label by analyzing the relationship between the bag and its instances and training a classification model.
   这句话是用在introduction的第二段，对MIL任务进行概述的，但是这里只用MIL算法的一个方向来代表MIL算法，是不可以的，应写的更概括一些。
   
2. 能简化的句子就不要绕
   句子偏长，那么带的信息也应该更多，要不然就显得句子没有营养-》
   Many MIL algorithms employ neural networks.
   Many MIL algorithms use neural network as the backbone.
   
   3） A common strategy of the them …
   -》
   The common strtegies assign the bag label to all Its instances

1.2.1 本文贡献的几个错误

1） this一般用于语句论述中的就近名词 或 一整个句子的指代，以避免重复。
第一个this： 指代不明确；这里的this想代指framework or 本段的第一句话 or 前面两句话 ？
第二个this：代指前一句话：we alleviate the possible weak distinguishability of the fused vector. 因此这次是可以使用的
2）can 是可能的意思，如果你没有表达不确定的意思，这里就不要用
 This can utilize …
  ->
 如果是代替framework，就直接指出： This framework utilizes …
 如果指代的是两面两句话，可以用： In this way, …

3） 学会用due to，科技论文中比cause更好一些
This is caused by the fact that …
->
This is due to the fact that …

4. 重复出现的influence，表示的却是一褒一贬的意思
   第1个地方： … weaken the influence … influence用于负面影响是ok的
   第二个地方：exploiting the influence
   ->
   exploiting the contribution
   exploiting the impact （impact factor. 说明impact 可用于褒义）
   不过本人这里更建议使用contribution

5） The created datasets are derived from MNIST and images published by COREL company.
可数名词company，要么加冠词，要么用复数
->
the COREL company

6）Experiment results demonstrate that ASMI can achieve desirable performance on both existing and created datasets.
本身这里的意思 就很明确了，是实验结果。所以完全可以简洁一点。
->
Results results demonstrate that ASMI can achieve desirable performance on both existing and created datasets.

7） In addition, the superiority of the performance of ASMI is particularly significant on multi-class datasets.
superiority 和 performance两者意思有重复
->
the superiority of ASMI is particularly significant on multi-class datasets.

1.2.2 introduction写完贡献后的总结语句

1. we discuss some future issues of ASMI.
   这句话不够准确，conclude总结是不能丢的。 of ASMI有些多余
   ->
   we conclude and discuss some future issues.

2 第三部分 算法

1. In this paper, we propose
   一般在摘要、introduction、conclusion说In this paper, 其他地方就不要这么提了。
   ->
   We propose …

2） And the self-attention
->
The self-attention
不要再一句话开头用and。
引用闵老师的话：“它在这个位置没有任何实际的意义, 因为相邻的句子本身就有相关性. 除了童话, 没人在句首使用 and.
句子中间慎用 and, 除非你有对仗工整的词组, 如: data mining and machine learning. 而 data mining and algorithm design 就是一种滥用, 因为两者从语义上来说无法并列. 初学者滥用本词的非常多, 所以需要全篇自查, 并绕过它“.
原文链接：https://blog.csdn.net/minfanphd/article/details/121077129

3） It usually does not have corresponding ground-true labels during learning procedure.
不准确。 实例的标签不是没有，而是不可知而已。
->
The ground-true label of each instance is usually unknown.

4. mapping Bi $\mapsto$ yi.
   给定义域与值域就是 \to
   给具体的输入与输出就是 \mapsto

5）

…each vectors, we propose a simple method but effective way to quantify it.
method way 两个单词重复了。 quantify it 中的it指代不明确，是each vector 还是distinguishability?
修改->
…each vector set, we propose a simple yet effective metric.

3 从特例公式 改写成 通用描述的公式

1） test bag 要注意自己的场景，如果是有监督的，就是把所有数据拿来学习，在实验之前，不存在测试集 训练集的问题
2） 根据本文fig. 1的描述， ${\mathbf{b}}_i$ 是包${\mathbf{B}}_i$的映射向量，那么这里就应该和前面，在符号系统上保持一致，不要新创符号出来，让读者混淆
3) 考虑到作者想在这里有泛化的感觉，即这里在说，通用情况下，向量集合之间的辨别性如何度量，那么可以用和 ${\mathbf{b}}_i$ 关联性更强的符号，比如$b$= {}
tip: 在这里 \mathbf 和\mathcal，看不出符号区别，在latex中，是有区别的，一个是加粗表示向量/集合，一个通常表示集簇
4) 本段描述的是L种category，应尽量描述出公式1的泛化性，而不是退化到只有0和1二分类的情况。
修改：
b = { b i } i = 1 N \mathcal{b} = \{\mathbf{b}_i\}_{i = 1}^N b={bi​}i=1N​

$b$ is partitioned according to respective lables into { b 0 , b 1 , b L − 1 } \{\mathrm{b}_0, \mathrm{b}_1, \mathrm{b}_{L-1}\} {b0​,b1​,bL−1​},
where ${\bigcup }_{i=0}^{L-1}{\mathrm{b}}_i=b$，and ${\mathrm{b}}_i\cup {\mathrm{b}}_j=\varnothing$ if $i\ne j$.

$$d(b)=\sum _{0\le i<j\le L-1}\frac{d({\overline{\mathrm{b}}}_i,{\overline{\mathrm{b}}}_j)}{d^{\ast }({\mathrm{b}}_i)+d^{\ast }({\mathrm{b}}_j)}$$

谢谢闵老师对上述问题的指导。