论文摘要是学术论文的开头部分，主要是对研究工作的目的、方法、结论进行介绍，不需要添加注释与作者的评论，也不需要添加图表公式。在摘要中，重点是结论部分，即使摘要篇幅再短，也要写清楚论文的观点与最后的结论。下面我们就分析论文摘要的写作方法，提出两种常见的论文摘要写作模板，最后还有摘要范文供大家参考。

1.论文摘要的基本要求与写作模板

一般来说，论文摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述。但实际上，不同类型论文的摘要写作要求都不相同，即使同一类型论文，不同单位写作要求也不同，例如职称论文摘要要求和学位论文摘要要求不同，不同杂志社对职称论文的要求不同，不同学校与学位论文的摘要要求也不同。所以，只要不是对论文摘要提出特殊要求，只要说明了研究的背景意义，并引出论文的选题即可。通常结构为：研究背景、意义或目的（三者选一个角度去写即可）+在此背景下，本文对“什么什么”这一课题进行了研究，希望能起到一定的指导意义。

不过写学位论文时，对论文摘要的要求比较严格，但依然有模板可言。通常分为两部分：一部分为研究背景、意义或目的；第二部分为本文的结构。其中第一部分内容较为简单，通常用1-2句话阐述。而第二部分，则是用自己的语言，阐述大致的论文结构。例如：本文先写什么，再写什么，最后写什么，得出了什么结论的方式去写。

2.论文摘要写作方法

常用的论文摘要写作方法有以下两种：

（1）PARI法
P = Problem: 指论文要解决的问题
A = Approach: 论文采用的研究方法
R = Results: 研究结果是什么
I = Impacts: 这些结果有什么具体理论或者实际的影响

将这四个问题交代清楚，并在正确逻辑下组织成语言，就是一篇合格的摘要。如果是英文版摘要，则可以用四个句式完成：
The problem I am trying to solve in thispaper is …
The approach I adopt to solve the problemis …
The results obtained in this researchinclude …
The impacts of our obtained results are …

（2）捋大纲法（万能法）
所谓捋大纲法，就是根据论文本身的目录，用语言组织起来就可以了。这种方法是最简便的方法，基本适用于所有类型的论文中。例如，本文通过查找参考文献等途径，先对什么进行了分析，并在此基础上，通过什么方法对什么进行了研究，最后得出了什么结论，而捋大纲这种方法，是能够很好的涵盖这几个方面的，并且写法简单，按照目录结构来即可。需要注意的是，部分高校对学位论文要求很严，如果按照此种方式写摘要可能不会通过。

3.论文摘要范文

范文1：职称论文摘要范文
论文题目：基于大数据的人力资源招聘优化
摘要范文：1980年,未来学家阿尔文·托夫勒首次提出大数据,在《第三次浪潮》中将大数据称为第三次浪潮的华彩乐章。从2009年至今,大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇。随着年份增加,人类科学技术发展迅猛,云计算出现、大数据普及,以及人们生活中物联网、移动互联网的覆盖性的发展,数据时代将是人类发展史的下一个重要时期。大数据IT技术已经不再陌生,逐渐渗透到人们生活的方方面面,同时,也成为世界经济发展、各企业发展所需要考虑的重要因素之一。在国内现有的招聘软件中,大多存在着软件种类繁多,功能单一,操作复杂等普遍问题。没有一个软件或网站能够真正地做到招聘、求职和管理为一体,很多企业的人力资源管理可能需要在多个软件中作重复性的信息录入,或者手动计算录入来操作不同种类的人力资源管理模块,从而导致人力资源管理的复杂与低效性。时代总是在进步,当下已经处于大数据时代,那么就一定要重视大数据的人力资源招聘优化。

范文2：学位论文摘要范文
论文题目：复杂系统框架下的企业信用风险预警研究
摘要范文：最近几年,我国商业银行的不良贷款率一直在高位徘徊,使得众多商业银行,甚至整个金融市场面临较高的信用风险。为了从根本上降低商业银行面临的信用风险,降低不良贷款率,需要在发放贷款前对企业在将来还款过程中发生信用风险的可能性进行预警。从系统论的观点来看,众多企业相互之间紧密联系,构成了一个复杂系统,各企业个体是该复杂系统的子系统。因此有必要从复杂系统角度对企业信用风险进行研究。复杂网络和神经网络是研究复杂系统的重要工具。现有研究虽然利用复杂网络对信用风险传染的相关问题进行了大量工作,但基本都是单纯地从网络拓扑结构本身进行研究,没有考虑关联企业间的信用风险的传染能力间的相互影响。另外,传统神经网络在收敛过程中易于陷入鞍点,如何判断神经网络是否陷入鞍点以及如何跳出鞍点是一个研究难点。本文以我国上市企业为研究对象,在复杂系统研究框架下利用演化神经网络理论和复杂网络理论对企业信用风险预警模型进行了研究,在研究过程中对企业的内部因素和外部环境因素以及个体之间的关系进行了综合考虑。内部因素之间,外部环境因素之间,及个体之间的关系都是复杂的非线性关系,因此需用非线性工具对其进行研究。企业内部因素主要是其各项财务指标,通过众多财务指标对企业是否发生信用风险进行预警属于机器学习中的分类问题。演化神经网络综合了遗传算法和神经网络的优点,适用于分类预测,但存在极易收敛于鞍点的问题。为解决该问题,本文提出了一种新的演化神经网络模型,该模型基于营救演化神经网络(RENN,Rescue Evolutionary Neural Network)算法。RENN算法基于在线性能(on-line performance)和离线性能(off-line performance)构建“性能波动率”指标以判断神经网络是否收敛于鞍点。另外,该算法在兼顾优化倾向和稳健性的前提下,淘汰当前父体,从历史性能最佳的部分个体中选择演化所需的新父体,并及时跳出鞍点进行后续优化。企业外部环境因素和企业个体之间的关系对信用风险在企业间传播有直接影响,复杂网络中的传播理论可以对企业间信用风险的传播机制进行很好地刻画。本文提出了利用互信息熵系数度量不同股票时间序列间的非线性、非平稳关系,并以该系数为边的权重构建了企业信用风险复杂网络,为分析外部环境因素对企业信用风险的影响构建了复杂系统环境。在此基础上,利用复杂网络传播理论研究了企业信用风险的路径依赖性和信用风险传播过程中的雪球效应,分析了传播能力对企业信用风险的影响,得出企业信用风险的被感染强度和其传播信用风险的能力是等价的这一结论。另外,本文在进行社区挖掘的基础上,综合考虑社区和权重对企业信用风险的影响,重新定义信用风险在节点不同路径中传播的比重,解决了原始PageRank算法不考虑权重和不适用于无向网络的问题,提出了CommunityRank算法,该算法可以度量企业信用风险的被感染强度。在研究企业内部因素、外部环境因素及企业间相互关系对企业信用风险的作用的基础上,本文从复杂系统理论角度利用演化神经网络理论和复杂网络理论对企业内部因素和外部因素对其信用风险的影响进行综合分析。分析结果作为企业信用风险指数,即CI指数。实证结果表明该企业信用风险指数可以有效地对企业信用风险进行预警。