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中文核心期刊论文模板(含基本格式和内容要求)

一、摘要

摘要：

(1)本文以我国某知名高校为例，探讨了中文核心期刊论文写作的摘要撰写技巧。摘要作为论文的精髓，其质量直接影响读者的阅读兴趣和论文的检索效果。通过分析该高校近五年发表在中文核心期刊上的论文摘要，发现摘要撰写存在以下问题：一是摘要内容过于简单，未能充分体现论文的研究价值和创新点；二是摘要结构不完整，缺乏对研究背景、目的、方法、结果和结论的明确表述；三是摘要语言表达不够精炼，存在语法错误和逻辑不清现象。

(2)针对上述问题，本文提出了一套完善的中文核心期刊论文摘要撰写方法。首先，摘要应包含论文的研究背景、目的、方法、结果和结论等关键信息，确保读者能够快速了解论文的核心内容。其次，摘要的篇幅应控制在200-300字之间，避免冗长和重复。此外，摘要的语言表达要准确、简洁、流畅，避免使用口语化、模糊不清的词汇。以某篇论文为例，该论文摘要如下：“本研究以我国某地区中小企业为例，通过实证分析，探讨了企业创新能力与企业绩效之间的关系。研究发现，企业创新能力与企业绩效之间存在显著的正相关关系，且创新能力对企业绩效的提升作用在中小企业中更为明显。”

(3)在撰写摘要时，还应注意以下几点：一是摘要中应避免使用专业术语和缩写，以便非专业人士也能理解；二是摘要中的数据和图表应简洁明了，便于读者快速获取信息；三是摘要中的结论应具有说服力，能够反映论文的研究成果和贡献。通过对比分析，本文发现，遵循上述撰写方法的论文在中文核心期刊上的发表率和引用率均有所提高。因此，提高中文核心期刊论文摘要的质量对于提升论文的整体水平具有重要意义。

二、关键词

关键词：

(1)在撰写中文核心期刊论文的关键词时，应遵循以下原则：首先，关键词应能够准确反映论文的研究主题和主要内容。以某篇论文为例，该论文探讨了基于大数据分析的消费者行为预测模型，其关键词包括“大数据分析”、“消费者行为”、“预测模型”和“机器学习”。这些关键词不仅概括了论文的研究领域，还指出了研究方法和技术手段。

(2)关键词的选择应具有一定的代表性和普适性，以便于不同领域的读者能够快速识别论文的研究方向。据统计，在中文核心期刊中，关键词平均包含3-5个词，其中核心词占比约60%。例如，一篇关于人工智能在教育领域的应用研究论文，其关键词可能包括“人工智能”、“教育”、“智能化教学”和“学习分析”。

(3)关键词的排列顺序也有一定的讲究，通常应按照其在论文中的重要性递减排列。以一篇关于新能源汽车动力电池研究的论文为例，关键词可能包括“新能源汽车”、“动力电池”、“电池性能”和“材料科学”。其中，“新能源汽车”作为论文的核心研究对象，应排在首位。此外，关键词的表述应简洁明了，避免使用过于复杂的句式和冗长的词汇。例如，将“基于石墨烯纳米片的锂离子电池研究”简化为“石墨烯纳米片锂离子电池”，既保留了关键词的核心信息，又使表述更加精炼。

三、正文

正文：

(1)本研究选取了我国2015年至2020年间在中文核心期刊上发表的100篇关于人工智能领域的论文，对其进行了深入分析。研究发现，随着人工智能技术的快速发展，相关研究论文数量逐年增加，从2015年的30篇增长到2020年的100篇，增长了约233%。在这些论文中，有超过60%的研究内容涉及深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。

(2)以深度学习为例，近年来，深度学习在图像识别、语音识别和推荐系统等领域的应用取得了显著成果。据统计，2018年至2020年间，我国在图像识别领域的中文核心期刊论文发表数量增长了约150%。以某篇论文为例，该研究提出了一种基于深度学习的图像识别方法，通过在深度神经网络中加入注意力机制，提高了识别准确率，达到了98.5%。

(3)在自然语言处理领域，中文核心期刊论文的研究主要集中在情感分析、机器翻译和文本摘要等方面。以情感分析为例，某篇论文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的情感分析模型，该模型在公开数据集上的准确率达到了90%。此外，论文还分析了当前自然语言处理领域面临的挑战，如数据标注困难、模型泛化能力不足等，并提出了相应的解决方案。

四、参考文献

参考文献：

(1)李华，张三.基于深度学习的图像识别技术研究[J].计算机学报，2020，43（6）：1123-1138.该文详细介绍了深度学习在图像识别领域的应用，通过实验验证了深度学习模型在多个公开数据集上的识别准确率均超过95%，对提高图像识别技术的准确性和实时性具有重要意义。

(2)王五，赵六.自然语言处理在情感分析中的应用研究[J].人工智能，2019，42（2）：45-56.文章探讨了自然语言处理技术在情感分析领域的应用，提出了一种基于深度学习的情感分析模型，并