本科毕业论文格式标准与摘要撰写要求​

本科毕业论文需遵循严格格式标准，包括封面、目录、正文、参考文献等部分，各部分字体、字号、行距等均有明确规定，以确保论文规范统一，摘要撰写要求简洁明了，需概括论文主要研究内容、方法、结果及结论，字数一般控制在300字以内，要突出论文创新点与核心价值，避免冗余信息，摘要作为论文的窗口，应准确反映论文全貌，便于读者快速了解研究内容与成果。

本科毕业论文是学生在本科阶段学术能力的重要体现，其格式规范与摘要撰写质量直接影响论文的整体评价，以下是本科毕业论文的格式标准与摘要撰写要求的详细说明,供参考：

本科毕业论文格式标准

整体结构

本科毕业论文通常包括以下部分,顺序不可随意调整：

• 封面：学校统一模板，包含论文题目、学生姓名、学号、专业、指导教师、日期等信息。
• 中英文摘要与关键词：中文摘要在前，英文摘要在后，各附3-5个关键词。
• 目录：自动生成，包含章节标题及页码（需精确到三级标题）。
  • 引言/绪论：研究背景、目的、意义、国内外研究现状、研究方法等。
  • 主体部分：分章节论述研究内容，逻辑清晰,层次分明。
  • 结论与展望：总结研究成果,指出不足及未来研究方向。
• 参考文献：按学校要求格式（如GB/T 7714）排列,需与正文中引用一一对应。
• 附录（可选）：补充材料（如调查问卷、数据表格、代码等）。
• 致谢：简短表达对导师、同学及家人的感谢。

排版要求

• 字体与字号（如“第一章”）用黑体三号，加粗；二级标题（如“1.1”）用黑体四号，加粗；三级标题（如“1.1.1”）用黑体小四号，加粗，宋体小四号，行距1.5倍,首行缩进2字符。
• 页边距：上下左右均为2.5cm，页眉页脚1.5cm。
• 页码：从正文开始编号，居中或右下角（按学校要求）。
• 图表：
  • 图表需有编号和标题（如“图1-1 某某模型”）,居中排列。
  • 清晰，数据来源需注明（如“数据来源：作者整理”）。
• 公式：使用公式编辑器（如MathType），编号右对齐（如“（1-1）”）。

其他细节

• 引用规范：
  • 直接引用需标注页码（如[1, p.23]），间接引用标注文献编号（如[2]）。
  • 避免过度引用,核心观点需用自己的语言表述。
• 文献格式：
  • 书籍：[序号] 作者. 书名[M]. 版本（第1版不标注）. 出版地: 出版社, 出版年: 起止页码.
  • 期刊：[序号] 作者. 文献题名[J]. 刊名, 年, 卷(期): 起止页码.
  • 网页：[序号] 作者. 文献题名[EB/OL]. [发布或更新日期]. 引用日期. 网址.
• 装订要求：按学校规定（如左侧装订、胶装等）。

摘要撰写要求

摘要的定义与作用Abstract）是论文的缩影，需独立成篇，简要概括研究目的、方法、结果和结论，帮助读者快速了解论文核心内容。

中文摘要撰写规范

• 字数：300-500字（具体按学校要求），结构**：
  1. 研究背景与目的：说明研究问题的来源及意义。
  2. 研究方法：简述采用的技术路线、实验设计或理论框架。
  3. 主要结果：客观陈述研究发现（如数据、模型、结论等）,避免主观评价。
  4. 结论与意义：总结研究价值,指出创新点或实践意义。
• 语言要求：
  • 简洁明了,避免冗长句子和复杂术语。
  • 使用第三人称（如“本文研究了……”而非“我研究了……”）。
  • 不引用文献，不出现图表、公式。

英文摘要撰写规范

• 格式：与中文摘要对应，标题为“Abstract”，关键词为“Keywords”。
• 语言要求：
  • 使用标准学术英语,避免中式表达。
  • 时态以过去时（研究过程）和现在时（为主。
  • 长度与中文摘要对应,避免直译中文内容。

常见问题与修改建议

• 问题1：摘要过于简略，缺乏关键信息。
  • 修改：补充研究方法或结果,确保逻辑完整。
• 问题2：包含主观评价（如“本研究具有重大意义”）。
  • 修改：用客观数据或结论替代主观表述。
• 问题3：中英文摘要内容不一致。
  • 修改：逐句核对,确保核心信息统一。

示例参考

中文摘要示例

随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）在医疗领域的应用日益广泛，本文针对医疗文本分类任务中存在的特征稀疏问题，提出一种基于BERT模型的改进算法，通过引入注意力机制优化特征提取过程，并在公开数据集上进行实验验证，结果表明，改进后的模型准确率提升至92.3%，较传统方法提高5.1%，本研究为医疗文本自动化处理提供了新思路，具有实际应用价值。
**关键词**：自然语言处理；BERT模型；医疗文本分类；注意力机制

英文摘要示例

Abstract: With the rapid development of artificial intelligence, natural language processing (NLP) has been widely applied in the medical field. This study addresses the issue of sparse features in medical text classification by proposing an improved BERT-based algorithm. By integrating an attention mechanism to optimize feature extraction, experiments on public datasets demonstrate that the model's accuracy reaches 92.3%, a 5.1% improvement over traditional methods. The findings offer new insights for automated medical text processing with practical significance.
Keywords: Natural language processing; BERT model; Medical text classification; Attention mechanism

本科毕业论文的格式规范与摘要撰写是学术训练的重要环节，需严格遵循学校要求，注重细节与逻辑性，建议学生在写作前仔细阅读学校指南，完成初稿后多次修改，并请教导师或同学反馈意见,以确保论文质量。