学术表达常用句式怎么写？论文写作告别模板依赖
2026-01-26 23:11:56
你是否也曾有过这样的经历？写论文时对着空白文档发呆，好不容易挤出一段，却总觉得“像模板拼出来的”——要么是生硬的“本文研究了XX问题”，要么是套路化的“基于XX理论，本文提出XX”。明明研究内容很扎实，表达却显得干瘪、缺乏逻辑感，甚至被导师批注“语言不够学术化”“逻辑链条断裂”。
问题根源不在于“模板”本身，而在于你对“学术表达”的理解停留在“模仿句式”，而非“构建逻辑”。 本文将带你从“模板使用者”升级为“逻辑构建者”，通过5个步骤掌握学术表达的核心规律，让你的论文语言既专业严谨，又有个人风格。
一、先搞懂：学术表达的本质是“逻辑传递”，不是“句式堆砌”
很多人误以为“学术表达=用复杂的长句+专业术语”，这是典型的误区。学术写作的核心目标是高效传递研究逻辑——让读者（导师、审稿人、同行）快速理解“你做了什么、为什么做、怎么做的、发现了什么、有什么意义”。
学术表达 vs. 日常表达：3个关键差异
为了更清晰地对比，我们先看一张表格：
| 维度 | 日常表达 | 学术表达 |
|---|---|---|
| 目标 | 情感共鸣、信息分享 | 逻辑严谨、结论可信 |
| 主语 | 常用人称（我、我们）或模糊主语 | 多用“研究”“本文”“结果”等客观主语 |
| 动词 | 口语化、随意（比如“搞”“做”“觉得”） | 精准化、动作明确（比如“验证”“分析”“揭示”） |
| 逻辑连接 | 依赖上下文暗示 | 必须用显性连接词（因此、然而、此外） |
| 容错率 | 高（说错了可以补） | 低（表达模糊会导致误解） |
举个例子：
- 日常表达：“我做了个实验，发现这个方法好像比之前的好一点。”
- 学术表达：“本研究通过控制变量实验对比了方法A与方法B的性能，结果表明方法A在准确率上显著优于方法B（p<0.05）。”
后者的优势在于：用客观主语替代人称（避免主观臆断）、用精准动词明确动作（“控制变量实验对比”而非“做了个实验”）、用数据支撑结论（“显著优于”+p值，增强可信度）。
二、步骤1：拆解研究逻辑链，为表达“搭骨架”
在写任何句子之前，你需要先明确自己的研究逻辑链——这是学术表达的“骨架”，句式只是“血肉”。如果骨架不清晰，再好的句式也会显得混乱。
操作步骤：
1. 拿出你的研究框架图（如果没有，现在画一个），列出核心环节：
- 研究背景→问题提出→研究目标→研究方法→实验设计→结果分析→结论→不足与展望
2. 给每个环节标注“逻辑关系”：比如“背景”是为了“引出问题”，“方法”是为了“实现目标”，“结果”是为了“支撑结论”。
3. 用“逻辑词”串联环节：比如“由于（背景）→因此（问题）→本文旨在（目标）→通过（方法）→发现（结果）→表明（结论）”。
实战练习：
假设你的研究是“人工智能在医学影像诊断中的应用”，先拆解逻辑链：
背景：医学影像诊断依赖医生经验，误诊率较高；问题：如何提高诊断效率和准确率？目标：探索AI模型在肺癌影像诊断中的可行性；方法：用ResNet50模型训练1000张肺癌CT影像；结果：模型准确率达到92%，高于医生平均水平（85%）；结论：AI模型可辅助医生提升诊断效率。
逻辑链串联后：
由于医学影像诊断依赖医生经验导致误诊率较高，因此本文旨在探索AI模型在肺癌影像诊断中的可行性；通过ResNet50模型训练1000张肺癌CT影像，结果显示模型准确率达到92%（高于医生平均水平85%）；这表明AI模型可辅助医生提升诊断效率。
看到了吗？逻辑链清晰了，句子的“骨架”就有了，剩下的只是“填充血肉”（优化用词）。
三、步骤2：掌握4类核心句式，精准传递逻辑（附场景+案例）
学术表达的句式不是“凭空创造”的，而是“为逻辑服务”的。下面我们针对论文中最常用的4个场景，拆解对应的核心句式——重点不是“背句式”，而是“理解每个句式背后的逻辑功能”。
场景1：引言部分——“为什么做这个研究？”
引言的核心逻辑是“背景→缺口→目标”，需要让读者相信“你的研究有价值”。
| 逻辑功能 | 核心句式（逻辑框架） | 实战案例 |
|---|---|---|
| 介绍研究背景 | 近年来，XX领域因XX技术的发展受到广泛关注[1]。 | 近年来，计算机视觉领域因深度学习技术的发展在医学影像分析中受到广泛关注[1]。 |
| 指出研究缺口 | 然而现有研究在XX方面仍存在不足/尚未解决XX问题。 | 然而现有深度学习模型在小样本肺癌CT影像诊断中仍存在准确率低的问题。 |
| 提出研究目标 | 因此本文旨在通过XX方法解决XX问题，以实现XX目标。 | 因此本文旨在通过改进ResNet50模型的注意力机制解决小样本诊断问题，以实现更高的肺癌影像诊断准确率。 |
| 概述研究贡献 | 本文的主要贡献包括：1）XX；2）XX；3）XX。 | 本文的主要贡献包括：1）提出一种基于注意力机制的ResNet50改进模型；2）构建了包含1000张小样本肺癌CT的数据集；3）验证了模型在辅助诊断中的可行性。 |
注意： 引言中提到“现有研究不足”时，不要直接否定前人工作，而是用“尚未覆盖”“有待进一步探讨”等温和的表达——比如“现有研究主要关注大样本数据，尚未充分探讨小样本场景下的模型性能”（既指出了缺口，又尊重了前人）。
场景2：方法部分——“你是怎么做的？”
方法部分的核心逻辑是“可重复性”——让读者能根据你的描述复现实验。因此句式必须精准、具体、有条理。
核心句式框架：
1. 描述实验设计：“本研究采用XX设计（如随机对照实验、回顾性分析），以XX为研究对象，按照XX标准纳入/排除样本。”
案例：“本研究采用回顾性分析设计，以2020-2022年某医院的1000张肺癌CT影像为研究对象，按照‘无伪影、病灶清晰’的标准纳入样本。”
2. 描述数据来源：“数据来源于XX数据库（如TCGA、PubMed），包含XX个样本，每个样本的特征包括XX、XX。”
案例：“数据来源于TCGA数据库的肺癌CT影像子集，包含1000个样本（其中良性500个、恶性500个），每个样本的特征包括病灶大小、位置、密度。”
3. 描述模型/算法：“本文使用XX模型（如ResNet50、LSTM），通过XX步骤（如数据预处理、模型训练、参数调优）进行分析。”
案例：“本文使用ResNet50模型，通过以下步骤进行分析：（1）对CT影像进行归一化和增强处理；（2）用Adam优化器训练模型（学习率=0.001， batch size=32）；（3）通过交叉验证调优模型参数。”
这里有个小技巧： 方法部分可以用“首先→其次→最后”或“（1）→（2）→（3）”的结构，让步骤更清晰——审稿人最喜欢“一目了然”的方法描述！
场景3：结果部分——“你发现了什么？”
结果部分的核心逻辑是“客观呈现”——用数据说话，避免主观解读（解读是讨论部分的事）。
核心句式框架：
1. 描述统计结果：“XX指标的平均值为XX（标准差=XX），其中XX组的指标显著高于/低于XX组（p<0.05）。”
案例：“模型的准确率平均值为92%（标准差=2.5%），其中恶性病灶的识别准确率（95%）显著高于良性病灶（89%，p<0.05）。”
2. 描述趋势/相关性：“随着XX变量的增加，XX指标呈现XX趋势（如上升、下降、先升后降）；XX与XX之间存在显著正/负相关（r=XX，p<0.05）。”
案例：“随着训练样本数量的增加，模型准确率呈现线性上升趋势（r=0.92，p<0.01）；病灶大小与模型识别准确率之间存在显著正相关（r=0.75，p<0.05）。”
3. 引用图表：“如图1所示，XX组的XX指标明显高于XX组；如表2所示，XX方法的XX性能优于其他对比方法。”
案例：“如图1所示，改进后的ResNet50模型在小样本数据集上的准确率明显高于原始ResNet50模型；如表2所示，本文方法的F1值（0.91）优于SVM（0.85）和CNN（0.88）。”
注意： 结果部分不要用“我认为”“可能”等主观词汇，只说“事实”——比如不要说“我觉得模型准确率很高”，而要说“模型准确率达到92%”。
场景4：讨论部分——“你的发现意味着什么？”
讨论部分的核心逻辑是“解释+关联”——解释结果的意义，关联前人研究，指出研究局限。
核心句式框架：
1. 解释结果意义：“本研究发现XX，这表明XX（如机制、规律、应用价值）。”
案例：“本研究发现AI模型在小样本肺癌CT诊断中准确率达到92%，这表明注意力机制能有效提升模型对小样本数据的学习能力。”
2. 关联前人研究：“与XX等[2]的研究一致，本文发现XX；但与XX等[3]的研究不同，本文发现XX（原因可能是XX）。”
案例：“与Li等[2]的研究一致，本文发现ResNet50模型在医学影像诊断中具有较高性能；但与Wang等[3]的研究不同，本文发现小样本场景下改进模型的性能提升更明显（原因可能是本文加入了注意力机制）。”
3. 指出研究局限：“本研究存在以下局限：1）XX（如样本量小、数据来源单一）；2）XX（如未考虑XX因素）；未来研究可通过XX（如扩大样本量、纳入更多变量）进一步完善。”
案例：“本研究存在以下局限：1）样本仅来源于一家医院，可能存在地域偏差；2）未考虑患者的临床信息（如年龄、病史）对诊断结果的影响；未来研究可通过多中心合作扩大样本量，并纳入临床信息构建更全面的模型。”
这里有个小技巧： 讨论部分可以用“一方面→另一方面”的结构，平衡“肯定贡献”和“承认局限”——比如“一方面，本文提出的改进模型在小样本场景下表现优异；另一方面，模型的泛化能力仍需在多中心数据中验证。”
四、步骤3：用“精准用词”替代“模糊表达”，提升专业感
学术表达的“专业感”不是来自“复杂的长句”，而是来自“精准的用词”。很多人写论文时喜欢用“搞”“做”“好”等模糊词汇，这会让表达显得不严谨。下面我们整理了论文中最常用的“模糊词→精准词”替换表：
论文常用“模糊词→精准词”替换表
| 模糊词 | 精准替代词（按场景分类） |
|---|---|
| 做（研究/实验） | 开展、进行、实施、完成、开展 |
| 好（结果好） | 显著、优异、有效、改善、提升 |
| 坏（结果坏） | 显著降低、恶化、不足、局限 |
| 说（表达观点） | 指出、表明、揭示、认为、强调 |
| 用（方法/工具） | 采用、应用、利用、基于、借助 |
| 看（分析数据） | 分析、观察、评估、检测、测量 |
举个例子：
- 模糊表达：“我做了个实验，结果挺好的。”
- 精准表达：“本文开展了一项控制变量实验，结果表明改进方法的性能显著提升。”
再比如：
- 模糊表达：“这个问题很复杂，需要再研究一下。”
- 精准表达：“该问题具有较高的复杂性，有待进一步深入探讨。”
注意： 用词要“恰到好处”，不要“过度堆砌”——比如不要用“运用了一种创新性的、高效的、基于深度学习的方法”，而要说“采用了基于深度学习的改进方法”（简洁才是学术表达的精髓）。
五、步骤4：用“逻辑连接词”串联句子，让行文更流畅
很多人写论文时，句子之间是“孤立的”——读者需要自己“猜”逻辑关系。学术表达的关键是用“显性逻辑连接词”告诉读者“这两句话之间是什么关系”。
论文中最常用的5类逻辑连接词
| 逻辑关系 | 常用连接词 | 案例 |
|---|---|---|
| 因果关系 | 因此、所以、由此可见、导致、由于 | 由于样本量较小，因此模型的泛化能力有待验证。 |
| 转折关系 | 然而、但是、相反、不过、尽管如此 | 模型在训练集上表现优异，然而在测试集上准确率下降了10%。 |
| 递进关系 | 此外、进一步、更重要的是、不仅…而且… | 本文提出了改进模型，此外还构建了公开数据集供同行验证。 |
| 对比关系 | 相比之下、与…不同、反之、另一方面 | 相比之下，改进模型的训练时间缩短了30%。 |
| 总结关系 | 综上所述、总之、因此、总的来说 | 本文提出的方法能有效解决小样本肺癌CT诊断问题。 |
实战练习：
把下面的孤立句子用逻辑连接词串联起来：
1. 模型准确率达到92%。
2. 模型的训练时间较长（需要24小时）。
3. 训练时间长的原因是数据集较大。
串联后：
模型准确率达到92%；然而模型的训练时间较长（需要24小时）；这是由于数据集较大（包含1000张高分辨率CT影像）导致的。
是不是流畅多了？ 逻辑连接词就像“桥梁”，能让读者的思路“一路畅通”。
六、步骤5：3个“反模板”技巧，让你的表达有个人风格
掌握了前面的步骤，你已经能写出“严谨的学术句子”了，但如何避免“模板感”？下面3个技巧帮你打造“有个人风格”的学术表达：
技巧1：用“具体描述”替代“抽象描述”
很多模板化的表达是“抽象的”——比如“本文研究了XX问题”。你可以把它改成“具体的描述”，比如“本文研究了小样本场景下肺癌CT影像的AI诊断问题”（加入“小样本场景”“肺癌CT影像”等具体信息）。
对比：
- 模板化：“本文对XX方法进行了改进。”
- 个性化：“本文针对XX方法在小样本数据中泛化能力不足的问题，通过加入注意力机制进行了改进。”
技巧2：用“主动语态”替代“被动语态”（适当情况下）
很多人误以为“学术表达必须用被动语态”，其实不然——主动语态更简洁、更有力量，只要主语是“客观主体”（如“研究”“本文”“模型”），就可以用主动语态。
对比：
- 被动语态：“XX问题被本文所研究。”
- 主动语态：“本文研究了XX问题。”（更简洁）
- 个性化主动语态：“本文针对XX领域的XX缺口，系统研究了XX问题。”（更具体）
技巧3：用“数据/案例”支撑表达，避免“空泛陈述”
模板化的表达往往是“空泛的”——比如“本文的方法很有效”。你可以用“数据/案例”支撑它，比如“本文的方法在XX数据集上的准确率达到92%，比现有方法提升了15%”（用数据证明“有效”）。
对比：
- 空泛陈述：“本文的研究有重要意义。”
- 数据支撑：“本文的研究首次实现了小样本肺癌CT诊断的准确率超过90%，为临床辅助诊断提供了新的技术方案。”
七、避坑指南：论文写作中最容易犯的5个表达错误
我们总结一下论文写作中最容易犯的5个表达错误，帮你“避雷”：
错误1：主语模糊，导致责任不清
错误案例： “在实验中，发现了一个有趣的现象。”（谁发现的？实验发现的？还是你发现的？）
正确案例： “本研究在实验中观察到一个有趣的现象：模型在小样本数据中表现出更强的鲁棒性。”
错误2：逻辑跳跃，导致读者困惑
错误案例： “模型准确率达到92%，因此AI可以用于临床诊断。”（中间缺少“模型准确率与临床需求的对比”这个逻辑环节）
正确案例： “模型准确率达到92%（满足临床诊断的最低要求85%），因此AI模型可作为辅助工具用于临床诊断。”
错误3：用词不当，导致表达不严谨
错误案例： “这个结果证明了我们的假设是对的。”（“证明”过于绝对，学术研究中很少用“证明”，多用“支持”“验证”）
正确案例： “这个结果支持了我们的假设：注意力机制能提升小样本模型的性能。”
错误4：长句堆砌，导致理解困难
错误案例： “本研究通过对2020-2022年某医院的1000张肺癌CT影像进行归一化和增强处理后用ResNet50模型进行训练并通过交叉验证调优参数得到了准确率为92%的结果。”（一句话太长，读者需要读好几遍才能理解）
正确案例： “本研究对2020-2022年某医院的1000张肺癌CT影像进行了归一化和增强处理；随后用ResNet50模型进行训练，并通过交叉验证调优参数；最终模型准确率达到92%。”（拆分成3句话，逻辑更清晰）
错误5：过度使用模板，导致缺乏个性
错误案例： “本文首先介绍了研究背景，然后提出了研究方法，接着展示了实验结果，最后进行了讨论和总结。”（完全是模板化的表达，没有任何个性）
正确案例： “本文从肺癌CT诊断的临床需求出发，提出了基于注意力机制的ResNet50改进模型；通过小样本数据集验证了模型的性能；最后结合临床应用场景讨论了模型的优势与局限。”（加入了“临床需求”“小样本数据集”“临床应用场景”等具体信息，更有个性）
八、总结：从“模板依赖”到“逻辑自由”的3个关键
看到这里，你已经掌握了学术表达的核心方法。最后我们总结一下，从“模板依赖”到“逻辑自由”的3个关键：
1. 先搭逻辑骨架，再填内容血肉：不要一开始就纠结“用什么句式”，先明确“你要传递什么逻辑”——逻辑清晰了，句式自然就有了。
2. 精准用词替代模糊表达：用“精准动词”“具体描述”“数据支撑”替代“模糊词汇”“空泛陈述”，提升表达的严谨性。
3. 显性逻辑连接替代隐性暗示：用“因此”“然而”“此外”等连接词告诉读者“句子之间的关系”，让行文更流畅。
学术表达不是“天生的”，而是“练出来的”——你可以从“模仿逻辑”开始，比如找一篇你领域内的顶刊论文，拆解它的逻辑链和句式，然后“用自己的研究内容替换进去”。随着练习的增多，你会逐渐摆脱模板依赖，形成自己的学术表达风格。
送你一句话：“最好的学术表达，是让读者忘记‘你用了什么句式’，只记住‘你的研究逻辑’。” 祝你写出逻辑清晰、表达专业的论文！