# 工学与文学交叉论文摘要表述适配策略,该文聚焦工学与文学交叉论文摘要表述适配问题,指出工学与文学在思维、表达等方面存在差异,导致交叉论文摘要撰写易出现逻辑不连贯、表述不精准等问题,文章提出适配策略,如融合工学逻辑与文学修辞,兼顾专业性与可读性;依据不同受众调整表述重点,旨在帮助研究者撰写出高质量交叉论文摘要,促进两学科交流融合 。
工学与文学的交叉研究,通过整合技术逻辑与人文叙事,为复杂问题提供了多维度的解决方案,在撰写此类交叉论文摘要时,需兼顾工学研究的严谨性与文学分析的阐释性,形成结构清晰、逻辑连贯的表述框架,以下从核心要素适配、跨学科方法整合、语言风格平衡三个维度,提出适配策略。
核心要素适配:构建“问题-方法-发现-价值”四维结构
工学与文学交叉论文的摘要需突破单一学科的线性逻辑,构建包含研究问题、跨学科方法、核心发现与理论/实践价值的四维结构,在研究“人工智能诗歌生成的美学逻辑”时,摘要可按以下框架展开:
- 研究问题:明确交叉点,如“AI诗歌生成技术如何突破形式模仿,实现文学审美价值的创造?”
- 跨学科方法:整合工学与文学方法,如“采用自然语言处理(NLP)分析诗歌韵律结构,结合文学理论中的‘意境’概念构建评估模型”。
- 核心发现:呈现交叉研究结果,如“实验表明,AI生成的诗歌在韵律合规性上达92%,但‘意境’评分仅65%,揭示技术局限与人文阐释的关联性”。
- 理论/实践价值:强调交叉研究的贡献,如“为AI文学创作提供美学评估框架,推动技术向人文深度延伸”。
此结构既体现工学研究的实证性,又保留文学分析的阐释空间,避免因学科差异导致信息割裂。
跨学科方法整合:平衡技术描述与人文阐释
工学方法(如实验设计、数据分析)与文学方法(如文本分析、理论阐释)的整合是摘要表述的难点,需通过以下策略实现平衡:
- 方法描述的“双轨制”:在摘要中明确区分技术路径与人文逻辑,研究“工业设计中的叙事美学”时,可表述为“通过用户行为数据分析(工学方法)提取设计偏好,结合叙事学理论中的‘情节构建’原则(文学方法),优化产品交互界面”。
- 数据与理论的互证:用工学数据支撑文学结论,或以文学理论解释技术现象,如“对1000份用户评论的语义分析(工学)显示,‘情感共鸣’是产品评价的核心维度,与文学叙事中的‘共情’理论(文学)高度契合”。
- 避免方法堆砌:摘要需聚焦核心方法,删除冗余技术细节,不展开NLP模型的具体参数,而强调“通过预训练语言模型提取诗歌意象特征”。
语言风格平衡:融合精确性与表现力
工学语言追求客观、精确,文学语言注重主观、表现,二者融合需遵循以下原则:
- 术语适配:对交叉领域新概念,采用“工学定义+文学阐释”的表述。“算法诗意(Algorithmic Poeticity)指AI通过递归神经网络生成的文本,在形式合规性基础上,通过隐喻转换实现情感张力的技术-美学特征”。
- 句式选择:工学部分多用被动语态、定量描述(如“实验结果显示,误差率降低至3.2%”);文学部分可采用主动语态、定性分析(如“研究揭示,技术理性与人文关怀的冲突是AI文学创作的主要障碍”)。
- 修辞克制:避免文学化过度导致科学性削弱,或工学化过度导致可读性下降,不使用“AI的诗心”等拟人化表述,而采用“AI诗歌生成系统的审美输出机制”等中性表达。
案例分析:以“数字人文中的古籍修复”为例示例**:
本研究针对古籍数字化修复中的信息损失问题,提出工学-文学交叉修复框架(研究问题),通过高精度图像识别技术(工学方法)提取破损文字特征,结合文献学中的“版本校勘”理论(文学方法)构建修复优先级模型(跨学科方法),实验对500页明清古籍的修复显示,该方法使文字识别准确率提升至98.7%,同时保留92%的原始版式风格(核心发现),研究为数字人文领域提供了技术-人文协同的古籍保护方案,推动文化遗产的可持续传承(理论/实践价值)。
策略应用:
- 四维结构清晰呈现交叉研究的逻辑链条;
- 方法描述区分技术路径(图像识别)与人文逻辑(版本校勘);
- 语言兼顾精确性(“98.7%”)与表现力(“可持续传承”)。
注意事项
- 避免“拼盘化”:摘要需体现学科交叉的深度,而非简单并列工学与文学内容,不表述为“本研究用工学方法做了XX,用文学方法做了YY”,而强调“通过XX工学方法,解决了文学领域的YY问题”。
- 关键词选择:选取跨学科术语,如“数字人文”“计算文学”“技术美学”,提高论文在交叉领域的检索可见性。
- 中英文摘要一致性:英文摘要需准确翻译交叉概念,如“算法诗意”译为“Algorithmic Poeticity”而非字面直译。
工学与文学交叉论文的摘要表述,需通过结构适配、方法整合与语言平衡,实现技术逻辑与人文叙事的有机统一,这一策略不仅提升摘要的学术价值,也为跨学科研究提供了可复制的表述范式。



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