论文框架图怎么画？看完这一篇，基本就够用了
2025-09-25 14:04:34
在论文撰写进程中，论文框架图具备清晰呈现论文结构与逻辑的作用，能够助力作者更优地组织思路，还能使读者迅速领会论文的核心内容。伴随科技进步，借助AI工具绘制论文框架图变得越发便捷高效。本文主要阐述如何运用AI绘制Mermaid、Vega Lite图表来搭建论文框架图。
一、认识Mermaid和Vega Lite
（一）Mermaid
Mermaid作为一种基于文本的图表绘制语言，它允许用户借助简单的文本代码去创建各类图表，像流程图、序列图、甘特图等。其优势在于代码简洁且易读，便于进行修改与维护。只需在支持Mermaid的环境里输入相应代码，就能快速生成可视化图表。比如在Markdown文件中，只要于代码块中指定语言为“mermaid”，便可直接嵌入Mermaid代码来生成图表。
（二）Vega Lite
Vega Lite是用于可视化数据的高级语法，它基于Vega可视化语法构建而成，提供了一种简洁方式来创建各种统计图表，例如柱状图、折线图、散点图等。Vega Lite的优势在于它能出色地处理数据可视化，通过简单配置就能生成高质量的可视化图表，并且支持与各种数据源集成。它以JSON格式描述可视化规范，易于理解和运用。
二、利用AI辅助绘制Mermaid图表
（一）选择合适的AI工具
有诸多AI工具可辅助我们生成Mermaid代码，例如ChatGPT。ChatGPT能够依据我们的需求生成相应的Mermaid代码。
（二）绘制流程图
假设要绘制一个简单的论文研究流程的流程图，我们可向ChatGPT提出如下需求：“请生成一个Mermaid代码，用于绘制一个包含文献调研、数据收集、数据分析、结果讨论和论文撰写五个步骤的流程图。”
ChatGPT可能生成如下代码：
graph LR
A[文献调研] --> B[数据收集]
B --> C[数据分析]
C --> D[结果讨论]
D --> E[论文撰写] 将上述代码复制到支持Mermaid的环境中，如Typora（需开启Mermaid支持），就能看到生成的流程图。该流程图清晰展示了论文研究的主要步骤与顺序。
（三）绘制序列图
若想展示论文中不同角色之间的交互过程，比如作者与导师之间的交流过程，可向ChatGPT请求：“生成一个Mermaid序列图代码，展示作者提交论文初稿、导师提出修改意见、作者进行修改并再次提交的过程。”
ChatGPT可能给出的代码如下：
sequenceDiagram
participant 作者
participant 导师
作者->>导师: 提交论文初稿
导师->>作者: 提出修改意见
作者->>导师: 修改后再次提交在支持Mermaid的编辑器中运行这段代码，便能得到一个直观的序列图，呈现出作者和导师之间的交互流程。
（四）绘制甘特图
对于论文的时间规划，甘特图是个不错的工具。我们可让ChatGPT生成一个关于论文各阶段时间安排的甘特图代码。例如：“生成一个Mermaid甘特图代码，表示论文从开始到完成的时间安排，涵盖文献调研（第1 - 2周）、数据收集（第3 - 4周）、数据分析（第5 - 6周）成果讨论（第7周）和论文撰写（第8 - 10周）。”
代码可能如下：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 论文时间规划
section 研究阶段
文献调研 :a1, 2024-01-01, 2024-01-14
数据收集 :a2, 2024-01-15, 2024-01-28
数据分析 :a3, 2024-01-29, 2024-02-11
结果讨论 :a4, 2024-02-12, 2024-02-18
论文撰写 :a5, 2024-02-19, 2024-03-10通过这个甘特图，我们能够清晰看到论文各个阶段的时间跨度与进度安排。
三、利用AI辅助绘制Vega Lite图表
（一）选择合适的AI工具
同样，ChatGPT也能够协助我们生成Vega Lite的JSON代码。
（二）绘制柱状图
假设在论文中收集了不同年份的论文发表数量数据，想用柱状图展示。我们可向ChatGPT提出：“生成一个Vega Lite的JSON代码，用于绘制一个柱状图，展示2020 - 2023年每年的论文发表数量，数据分别为20、30、40、50。”
ChatGPT可能生成的代码如下：
{
"$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
"data": {
"values": [
{"year": "2020", "papers": 20},
{"year": "2021", "papers": 30},
{"year": "2022", "papers": 40},
{"year": "2023", "papers": 50}
]
},
"mark": "bar",
"encoding": {
"x": {"field": "year", "type": "ordinal"},
"y": {"field": "papers", "type": "quantitative"}
}
}我们可将这段代码复制到Vega Lite的在线编辑器（https://vega.github.io/editor/ ）中，就能看到生成的柱状图，直观呈现不同年份论文发表数量的变化。
（三）绘制折线图
若有一组随时间变化的数据，如论文引用次数随年份的变化，我们可让ChatGPT生成相应的Vega Lite代码。例如：“生成一个Vega Lite的JSON代码，绘制一个折线图，展示2018 - 2023年论文引用次数分别为10、15、20、25、30、35。”
代码可能如下：
{
"$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
"data": {
"values": [
{"year": "2018", "citations": 10},
{"year": "2019", "citations": 15},
{"year": "2020", "citations": 20},
{"year": "2021", "citations": 25},
{"year": "2022", "citations": 30},
{"year": "2023", "citations": 35}
]
},
"mark": "line",
"encoding": {
"x": {"field": "year", "type": "ordinal"},
"y": {"field": "citations", "type": "quantitative"}
}
}将代码放入Vega Lite在线编辑器，就能得到一个清晰的折线图，反映出论文引用次数随时间的变化趋势。
（四）绘制散点图
当想要研究两个变量之间的关系时，散点图是个很好的选择。比如想研究论文字数和引用次数之间的关系，假设有以下数据：
| 5000 | 12 |
|---|---|
| 论文字数 | 引用次数 |
| 6000 | 15 |
| 7000 | 18 |
| 8000 | 20 |
| 9000 | 22 |
我们可让ChatGPT生成相应的Vega Lite代码：
{
"$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
"data": {
"values": [
{"words": 5000, "citations": 12},
{"words": 6000, "citations": 15},
{"words": 7000, "citations": 18},
{"words": 8000, "citations": 20},
{"words": 9000, "citations": 22}
]
},
"mark": "point",
"encoding": {
"x": {"field": "words", "type": "quantitative"},
"y": {"field": "citations", "type": "quantitative"}
}
}在Vega Lite在线编辑器中运行这段代码，就能得到一个散点图，助力我们观察论文字数和引用次数之间的关系。
四、注意事项
（一）代码检查和调整
尽管AI生成的代码大多时候是正确的，但我们仍需仔细检查代码是否契合我们的需求。对于一些复杂的图表，可能要对代码进行适当的调整与优化。
（二）数据准确性
在使用Vega Lite绘制图表时，要确保输入的数据准确无误，否则会致使图表展示的信息错误。
（三）兼容性
在选择使用Mermaid和Vega Lite时，要考量论文提交的平台是否支持相应的图表格式。若不支持，可能需将图表转换为常见的图片格式，如PNG、JPEG等。
通过利用AI工具生成Mermaid和Vega Lite图表，我们能够快速、高效地绘制出各类论文框架图和数据可视化图表，为论文的撰写和展示增添色彩。期望本文介绍的方法能够帮助你更好地完成论文框架图的绘制。