审稿意见回复模板：在线生成 Response Letter

Acadwrite 团队 · 更新于 2026-08-04

英文期刊的审稿意见回复，核心是一封 response letter：逐条回应每位审稿人的每一条意见，并让每处改动都能在修改稿里定位到。下面给出可照抄的结构与模板，并按意见类型给应对策略——重点讲清“补最新对比、novelty 存疑、缺文献支撑”这类只能靠真正阅读文献才能回答的意见。

会议论文（顶会）的 rebuttal 是另一套打法（限时、限字、以抬分为目标），见顶会论文 rebuttal 怎么写。

从审稿意见开始

粘贴审稿意见，进入工作区处理

工作区会分析意见、生成英文逐条回复，并给出论文修改建议和修改稿定位。

审稿人原文

Enter · 开始处理

1. response letter 三件套结构
2. 每条意见怎么回（四段写法）
3. 五类意见与应对
4. 文献类意见：用检索答实质（含真实示例）

1. response letter 三件套结构

一次大修或小修的返修材料通常由三部分组成，缺一不可：

① 致编辑的信（Cover letter）

简短致谢，说明已按意见完成修改、总体做了哪几类改动，交代随附的 response letter 与修改稿。不逐条展开，只给编辑一个总览。

② 逐条回复（Point-by-point response）

正文主体。把每位审稿人的每条意见原样列出、逐条回应，一条不漏。这是审稿人第二轮重点看的部分。

③ 带标注的修改稿（Revised manuscript）

用高亮或修订模式标出改动，便于审稿人快速定位。response letter 里引用的每处改动，都应能在这里对应到具体章节与页码。

2. 每条意见怎么回（四段写法）

逐条回复里，每一条固定按四段来写，审稿人一眼能看出你怎么处理的：

1.原样引用审稿人的意见（加编号 R1-1、R1-2……），让第二轮审稿无需翻找原文。
2.致谢并表态：同意就明确同意；不同意就礼貌说明，把分歧归到“没讲清楚”，而非审稿人理解有误。
3.具体怎么改：说清做了什么（补了对比、加了实验、改写了段落），不要只说“已修改”。
4.贴出修改后的原文并定位：引用改后的句子，标明所在章节与页码，让审稿人可核对。

大修（Major revision）

编辑认为有录用可能但问题较多，常涉及方法、实验或核心贡献。回复要最详尽，实质问题（尤其文献类、方法类）必须真正解决，不能只做措辞修补。

小修（Minor revision）

多为写作、格式、局部澄清。逐条改到位、回复简洁即可，一般不再涉及重做实验。

3. 五类意见与应对

把审稿意见按类型分开，应对方式完全不同。其中“文献类”“论证支撑类”往往最耗时——因为模板给不了答案，要真正阅读近期文献。

意见类型	典型表述	能否靠文献检索承接
文献类	未引某工作、要求补与最新方法的对比、novelty 存疑、related work 不全	直接命中
论证支撑类	结论过强或缺依据、某处主张需要文献或数据支撑	可承接（找支撑文献）
方法/实验类	缺 baseline、统计不严谨、实验设置需补充	仅辅助（核心靠补实验）
写作表达类	语言、图表清晰度、结构组织	无关（润色）
格式规范类	参考文献格式、模板、字数、投稿规范	无关

4. 文献类意见：用检索答实质

“novelty limited”“补充与最新工作的对比”“related work 不全”“为什么不引用 X”——这类意见最难回答，因为一句措辞模板解决不了：你必须真正找到近期工作、读懂它们做了什么，才能说清自己的贡献差在哪里。

这类意见，把审稿人的原话放进工作区

Acadwrite 工作区能直接帮你 检索真实文献、提取其方法与数据、做对比、凸显你的创新点，再写成带真实引用的逐条回复。最耗时的“找到该比的论文、读懂、对比出差异”一步做掉，你只需聚焦“我的贡献到底新在哪”。

用文献检索起草回复

真实示例：一条“novelty 存疑、请补对比”的大修意见

设稿件提出一种面向中文临床问答的 RAG 方法（检索后加事实核验层以降低幻觉），投向医学信息学期刊，收到大修。审稿意见节选：

Reviewer 2. The manuscript applies retrieval-augmented generation to medical QA to reduce hallucination. This direction has been widely explored and the novelty is limited. The related work omits recent medical RAG systems, and there is no comparison against them. Please clarify the contribution.

第一步 · 检索近两年医学 RAG 代表工作

MedRAG / MIRAGE（Xiong et al., ACL 2024 Findings）：提出 MIRAGE 基准（7,663 题、5 个医学 QA 数据集）与 MedRAG 工具箱，报告 MedRAG 相对思维链提示把 6 个 LLM 的准确率提升最多 18%，并指出医学 RAG 存在“ lost-in-the-middle 效应。
RAG²（Sohn et al., NAACL 2025）：用困惑度训练的过滤模型筛掉干扰片段、以 LLM 生成的 rationale 作检索 query，较此前最优医学 RAG 模型再提升最多 5.6%。

第二步 · 提取数据、对比出差异

MedRAG 研究“语料 × 检索器 × 模型”的组合与规模律；RAG² 研究“过滤检索到的干扰片段”。本文的差异在 中文临床场景 + 检索后的事实核验层——这两条已知路线都没有做这一层。

第三步 · 写成逐条回复（response letter 节选）

We thank the reviewer. We agree that medical RAG has advanced rapidly. We have revised Related Work (Sec. 2.2) to discuss MedRAG (Xiong et al., 2024), which benchmarks corpus-retriever-LLM combinations on the MIRAGE benchmark, and RAG2 (Sohn et al., 2025), which filters distracting snippets via a perplexity-trained model. Unlike these, our contribution targets Chinese clinical QA and introduces a post-retrieval fact-verification layer; we now report a direct comparison against both in Table N (Sec. 4.3).

以上为示例框架，Table N 等具体数值以你的实验为准。要点：三步里最耗时、模板给不了的是第一、二步（找到真实论文、读懂、对比出差异）；第三步的措辞才是模板能帮上的部分。