计算机学术会议论文专业术语规范表达

专业术语的规范表达直接影响计算机学术会议论文的学术严谨性和国际交流效果。一篇高质量的论文不仅需要创新的研究内容，更要通过准确、一致的专业术语传递精确的技术信息。就由aeic小编分享相关的知识吧。

一、术语使用的基本原则  

必须严格区分"标准术语"与"口语化表达"。例如，描述数据结构时要用"哈希表"而非"hash表"，算法复杂度分析应使用"时间复杂度O(n)"而非"运行速度很快"。对于新兴领域术语（如深度学习中的"注意力机制"），优先采用该领域权威会议（如NeurIPS、ICML）或经典教材中的标准译法。特别要注意中英文术语的对应关系，如"blockchain"统一译为"区块链"而非"区块链示例"。

二、常见不规范现象及修正  

1. 缩略语滥用：首次出现时必须给出全称并保留括号内的缩写，如"卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）"，后续方可直接使用CNN。避免使用未定义的缩写（如直接写"Transformer架构"而不说明是指注意力模型）。  

2. 概念混淆：严格区分相似术语，如"机器学习（Machine Learning）"与"深度学习（Deep Learning）"、"云计算（Cloud Computing）"与"边缘计算（Edge Computing）"。在比较型论文中，建议用表格对比核心差异。  

3. 符号系统规范：数学符号（如变量用斜体x，集合用黑体X）、算法命名（如"Algorithm 1"而非"方法1"）、数据集名称（如"ImageNet"保持首字母大写）需全文统一。

三、提升术语准确性的技巧  

写作时建议建立个人术语表，记录论文中所有专业词汇的标准用法。引用他人工作时，保持原作者的术语表述一致性（如某篇论文将"联邦学习"称为"协作学习"，需在引用时加注说明）。对于存在争议的术语（如"AI"是否等同于"人工智能"），遵循目标会议往届论文的惯例。技术名词首次出现时，可通过括号补充说明（如"图神经网络（Graph Neural Network, GNN）用于节点分类任务"）。

四、审校阶段的术语检查  

完成初稿后，建议用"术语过滤"方式通读全文：重点检查每个专业词汇是否符合领域共识，是否存在同一概念多种表述的情况。特别留意图表标题、公式注释中的术语一致性，以及中英文摘要的术语对应关系。通过这种系统化的规范表达，不仅能提升论文的学术规范性，更能确保技术内容的准确传递。

aeic小编的知识分享就到这里啦，如果还有疑惑或是想了解更多相关内容，可以多留意aeic网站的更新内容。