七步搞定ChatGPT写论文之实践篇一

以下以一篇关于机器学习在计算机网络安全领域的文章写作为例：

一，首先从摘要(Abstract)着手

二，接下来看下文章标题 (Title)

三，如何根据Results来进行Discussion

四，如何生成相关工作文献(Related Works)

五，如何生成该主题文章的提纲(Outline)

六，需要多少数据集来验证模型(Dataset)

七，能否从实验结果中提取方法论(Methodology)

一，首先从Abstract着手：

总字符数为1242，那么假设摘要的字数需要限制在900以内～

给ChatGPT下指令“shorten to 900 characters:” 并带上相应的文字

ChatGPT返回如下对应的文字，大致浏览一遍发现，语句流畅，并且重要的信息基本都在，比如Idea是什么，方法是什么，怎么实现的，结果如何，解决了什么问题等。

此外，检查一下文字数量为861，同时基本满足了字数要求。

二，接下来看下文章标题 (Title)

基于上述摘要，让ChatGPT给出5建议的标题，输入“suggest 5 titles for this paper”，反馈如下，可见几个核心词汇都出现在如下几个标题当中，比如 early detection, IoT botnets, edge, machine learning，可以根据自己的文章写作重点，选择其中的标题。

当然你也可以继续询问，看是否有更好的标题。

上述标题似乎都有点中庸，那么我们也可以尝试调皮一点的标题，通过“more creative titles please”，Guardian Angel, Botnet Hunter, Empowering, Stay ahead of the game, Safeguarding，这些词明显要更具活力一些，这对于吸引读者和编辑的注意力来说，是非常值得尝试的标题。

三，如何根据results来进行Discussion?

Discussion是文章的核心，也是相对比较难入手的一部分。如下是该文章的results, 原文章总共分为四个部分，Scanning activity detection performance, Bot-CnC communication detection performance, robustness test, and runtime performance of EDIMA.

现在将结果给到ChatGPT，“discuss these results” 看看他是如何分析和讨论的：

该文章的results部分比较长，所以ChatGPT反馈too long, 那么接下来，进一步将几个部分分解开来做尝试。

Result 1:

GhatGPT反馈的结果对上述的测试结果做了一个基本的总结，没有数据相关的描述

此外，与原文的discussion做了大概的比较，结果发现ChatGPT所生成的discussion与原文的discussion基本不太一样。

原因：生成的discussion主要讨论几个机器学习模型做了哪些事情，而原文的第一部分的discussion是讨论为何用机器学习模型，而不用基于规则的DPI检测方式（因为开销比较大)，可见原文的discussion是基于整个结果，即4个results而得出的discussion, 而刚才的测试只输入了result 1，因此结果不同也是合理的。