How to Proofread a LaTeX Paper in Overleaf (Without Breaking Math)
A practical workflow for proofreading LaTeX papers and Overleaf projects with AI. What to copy and what to leave, the chunking strategy, round-tripping edits, and handling math without destroying your equations.
오전 4시에 NeurIPS 보고서 초안 작성을 마치고 문법 도구에 붙여넣습니다. "오류"의 절반은 도구가 인식하지 못한 LaTeX 명령입니다. 이제 방정식 레이블 중 3개가 손상되었습니다. 참조 섹션이 넌센스로 "개선"되었습니다. 마감일이 6시간 남았기 때문에 모든 것을 되돌리고 편집되지 않은 상태로 보고서를 발송합니다.
이는 기본 LaTeX 및 교정자 경험입니다. 범용 문법 도구는 마크업이 혼합된 소스 파일용으로 설계되지 않았습니다. 좋은 소식: 올바른 작업 흐름을 사용하면 LaTeX의 AI 교정이 간단하고 안전합니다. 핵심은 교정자에게 보낼 내용과 그대로 둘 내용, 문서를 청크하여 컨텍스트를 그대로 유지하는 방법, 컴파일을 중단하지 않고 편집 내용을 '.tex' 파일로 다시 왕복하는 방법을 아는 것입니다.
LaTeX이 일반 문법 도구에서 어려운 이유
문제는 간단합니다. 대부분의 문법 도구는 텍스트를 산문으로 읽습니다. LaTeX 소스 파일은 산문이 아닙니다. 산문, 구조적 명령, 수학 표현, 인용 및 참고 자료가 혼합되어 있습니다. 구조를 이해하지 못하는 도구는 명령을 단어로 취급하고 이를 "수정"하려고 합니다.
Three things typically break:
**수학 표현식은 다른 말로 표현됩니다.** `$\alpha < 0.05$`와 같은 인라인 수학은 "0.05보다 작은 알파" 또는 더 나쁜 의미로 "단순화"됩니다. `\begin{equation}...\end{equation}` 블록의 수학 표시는 도구가 재구성하려는 단락으로 처리됩니다.
**인용 명령이 잘못되었습니다.** `\citep{smith2023}`는 `\citep smith2023`, `[smith2023]`이 되거나 발명된 저자 이름으로 "확장"됩니다. 참고문헌이 자동으로 깨지고 논문이 더 이상 컴파일되지 않습니다.
**구조적 명령이 다시 작성됩니다.** `\section{Methods}`는 `\section {Methods}`가 됩니다. `\textbf{키 결과}`는 이스케이프 문자 "수정" 다음에 `\\textbf{키 결과}`가 됩니다. 컴파일 오류가 발생하고 어떤 "수정"이 문제를 일으켰는지 추적하는 것은 고통스럽습니다.
해결 방법은 특수한 LaTeX 인식 문법 도구가 있지만 이를 사용하는 것이 아닙니다. 해결 방법은 교정자에게 산문만 보내고, 마크업은 별도로 유지하고, 편집 내용을 수동으로 다시 통합하는 것입니다. 지루한 것 같네요. 그렇지 않습니다. 작업 흐름은 순수한 산문 문서에 비해 종이당 약 20분 정도 더 걸리며, 부주의하게 붙여넣은 후 컴파일 오류를 수정하는 것보다 빠릅니다.
What to copy and what to leave
기본 규칙: 단어를 복사하세요. 명령, 라벨, 인용, 수학 등 모든 것을 남겨두세요.
Copy this:
We extend prior work on neural transformer architectures by introducing
a sparse attention mechanism that scales linearly with input length.
Our experiments on the standard benchmarks show consistent improvements
over the current state-of-the-art.
Don't copy this (in the same file):
``텍스트
\section{소개}
\label{초:소개}
\input{intro_v3}
\begin{equation}
\mathcal{L}(\theta) = -\sum_{i=1}^{N} \log p_\theta(y_i | x_i)
\label{eq:loss}
\end{equation}
As shown in Equation~\ref{eq:loss}, the loss function...
\citep{vaswani2017attention,brown2020language}
첫 번째 블록은 교정자가 깔끔하게 처리하는 산문입니다. 두 번째 블록에는 명령, 레이블, 수학 및 인용 키가 포함되어 있으며 교정자는 이 중 어느 것도 건드려서는 안 됩니다.
실제로는 산문 단락을 단락별로(또는 섹션별로) 복사하고 외부에서 편집한 다음 편집 내용을 `.tex` 파일의 동일한 단락에 다시 붙여넣습니다. `\section{}`, `\label{}`, `\input{}`, 방정식 블록 및 `\citep{}` 호출은 그대로 둡니다.
## The chunking strategy
12페이지 분량의 LaTeX 논문은 하나의 산문 문서가 아닙니다. 마크업으로 구분된 15-20개의 산문 덩어리입니다. 교정에 적합한 단위는 하위 섹션 크기(청크당 200-500 단어)입니다.
**한 번에 한 섹션이 가장 적합합니다.** 더 작은 덩어리(한 문단)는 단락 간 컨텍스트를 잃습니다. 단독으로는 괜찮게 들리는 전환이 컨텍스트에서는 잘못될 수 있습니다. 큰 덩어리(종이 전체)는 정확성을 잃습니다. 교정자는 5,000단어보다 500단어를 더 잘 처리합니다.
**방법론 및 결과 섹션은 더 세밀한 청킹이 필요할 수 있습니다.** 산문과 수학과 표를 번갈아 사용하는 경향이 있습니다. 각 방정식 블록 앞, 각 테이블 뒤, 하위 섹션 사이에 청크를 만듭니다. 가능한 한 산문 덩어리를 연속적으로 유지하십시오.
**초록 및 결론은 전체 문서로 처리됩니다.** 일반적으로 짧으며(200-400단어) 독립된 부분으로 일관되게 읽어야 합니다. 각각을 하나의 청크로 편집합니다.
**캡션은 별도의 덩어리입니다.** 그림과 표 캡션은 개별적으로 편집해야 합니다. 빠르게 수행할 수 있을 만큼 짧은 경우가 많으며 섹션 수준 패스에서는 흔히 누락됩니다.
일반적인 컨퍼런스 논문의 경우 대략 8~15개 청크, 저널 논문의 경우 20~30개, 논문 장의 경우 50~100개를 목표로 하세요.
## Round-tripping edits back into LaTeX
재통합 단계는 대부분의 워크플로가 중단되는 단계입니다. 몇 가지 습관이 안전을 보장합니다.
**안구가 아닌 diff 도구를 사용하세요.** 원본 산문 덩어리와 편집된 버전을 diff 뷰어에 붙여넣으세요(괜찮은 텍스트 편집기에는 내장되어 있습니다. Overleaf의 기록 기능도 작동합니다). 차이점은 모든 변경 사항을 강조 표시합니다. 주변 마크업을 유지하면서 각 변경 사항을 소스 파일에 수동으로 적용합니다.
**한 번에 한 단락씩 변경 사항을 적용합니다.** 오랫동안 편집한 섹션을 소스에 일괄 붙여넣지 마세요. 각 단락마다 컴파일 확인을 통해 단락별로 적용하십시오. 어떤 내용이 깨지면 전체 섹션이 아닌 한 단락을 깨뜨린 것입니다.
**특수 문자를 주의하세요.** AI 편집 텍스트는 때때로 둥근 따옴표(곧은 `"` 대신 둥근 `"`), 엠 대시(`--` 대신 `—`) 또는 줄바꿈 없는 공백으로 반환됩니다. LaTeX에서는 잘못 렌더링될 수 있습니다. 편집 후 찾기 및 바꾸기 패스가 이를 포착합니다.
**`\label{}` 및 `\ref{}` 일관성을 다시 확인하세요.** 교정자가 `Section~\ref{sec:methods}` 참조 주변의 단어를 미묘하게 변경한 경우 참조 대상이 여전히 맥락에서 의미가 있는지 확인하세요.
**섹션마다 컴파일하세요.** 이는 과도하게 들립니다. 그렇지 않습니다. 제출 전 오전 3시에 깨진 종이는 편집 중에 추가로 컴파일을 다섯 번 클릭하는 것보다 훨씬 더 나쁩니다.
## 방정식을 파괴하지 않고 수학 처리하기
수학은 가장 위험이 높은 영역입니다. 규칙은 간단합니다. 수학을 교정자에게 보내지 마십시오.
**인라인 수학(`$...$`)은 소스 파일에 유지됩니다.** 편집을 위해 단락을 복사할 때 인라인 수학을 `[MATH1]`, `[MATH2]`와 같은 자리 표시자로 바꾸세요. 자리표시자 주변의 문장을 편집하세요. 재적분할 때 원래 수학을 복원하십시오.
A paragraph like:
```text
```text
We define the loss as $\mathcal{L}(\theta) = -\sum_{i=1}^{N} \log p_\theta(y_i | x_i)$, where $\theta$ are the model parameters and $N$ is the batch size.
Becomes for editing:
```text
We define the loss as [MATH1], where [MATH2] are the model parameters
and [MATH3] is the batch size.
교정자는 산문을 편집합니다. 재적분 중에 수학을 복원합니다.
표시 수학(\begin{equation}...\end{equation})은 완전히 제외됩니다. 앞과 뒤의 단락을 편집합니다. 방정식 블록을 그대로 둡니다.
방정식 참조(Equation~\ref{eq:loss})는 까다롭습니다. 인라인 수학에 자리 표시자를 사용한 경우 [REF1]에 표시된 대로 참조 명령에도 자리 표시자를 사용하세요. 그런 다음 복원하십시오.
산문의 통계 표현은 특별한 경우입니다. 산문의 (p < 0.001)와 같은 것은 기술적으로 수학이지만 표시 구문을 거의 사용하지 않습니다. MDX 문제를 피하기 위해 HTML 엔터티를 사용하여 (p < 0.001)를 작성하는 경우 이는 LaTeX과 다른 문제입니다. LaTeX 소스에서는 (p < 0.001)가 괜찮습니다. 교정자가 다시 작성하는 것을 원하지 않으면 자리 표시자 시스템에 포함시키기만 하면 됩니다.
Proofread LaTeX Prose Without Breaking Compilation
Paste your prose chunks. Get tracked-changes editing that doesn't touch your math, citations, or commands.
Try the AI ProofreaderLaTeX을 사용하지 않는 공동작업자의 변경 사항 추적
실제 작업 흐름 문제: 조언자가 LaTeX 소스를 읽지 않습니다. 그들은 변경 내용이 추적된 Word 문서를 원합니다.
표준 솔루션은 pandoc입니다. LaTeX을 .docx 파일로 컴파일하고, 조언자에게 보내고, 추적된 변경 사항을 다시 가져오고, 변경 사항을 .tex 소스에 수동으로 적용합니다. 이것은 작동하지만 느립니다.
더 빠른 해결 방법은 편집 단계를 먼저 수행하는 것입니다. 산문 덩어리를 AI 교정기에 붙여넣고 각 덩어리(또는 조립된 산문)에 대해 추적된 변경 사항 '.docx'를 내보냅니다. 검토를 위해 고문에게 보내십시오. 그들은 자신이 추가한 내용으로 변경 내용 추적 파일을 마크업합니다. 결합된 승인된 변경 사항을 LaTeX 소스에 다시 적용합니다.
이는 두 가지 수동 통합 단계를 하나로 교환합니다. 첫 번째 통합(교정자가 LaTeX으로 편집)은 기계적이고 빠릅니다. 두 번째 통합(고문의 추가)은 어쨌든 수행할 작업과 동일합니다.
LaTeX을 읽는 공동작업자의 경우 latexdiff를 사용하세요. 삽입 및 삭제가 마크업된 두 개의 .tex 버전을 나란히 비교하는 결과가 생성됩니다. 추적된 변경 사항을 시각적으로 보여주는 PDF로 컴파일됩니다. 산문 편집 패스와 결합하면 LaTeX에 능숙한 공동 작업자와 변경 사항을 공유하는 가장 깔끔한 방법입니다.
The full workflow, compressed
다음은 모니터에 녹화하기에 적합한 90초 요약 시퀀스입니다.
- Overleaf 또는 로컬 편집기에서
.tex파일을 엽니다. - 각 산문 덩어리(일반적으로 하위 섹션 크기, 200-500 단어)에 대해:
가. 산문을 복사하세요. 인라인 수학을 자리 표시자로 바꿉니다.
비. 교정기에 붙여 넣습니다. 표준 편집 패스를 실행합니다.
기음. 추적된 변경 사항을 검토합니다. 각각을 수락하거나 거부합니다.
디. 수학 자리 표시자를 복원합니다.
이자형.
.tex소스에 단락별로 편집 내용을 적용합니다. 에프. 엮다. 파손이 없는지 확인하십시오. - 방정식 블록을 완전히 건너뜁니다.
- 캡션을 별도의 작은 덩어리로 편집합니다.
- 최종 컴파일. 참조가 여전히 해결되는지 확인하세요.
- LaTeX 공동 작업자가 아닌 사람에게 보내는 경우 산문 교정기에서 추적된 변경 내용
.docx를 내보냅니다. 그걸 보내세요. LaTeX 공동 작업자에게 보내는 경우 검토용latexdiffPDF를 생성하세요.
이 워크플로를 통해 12페이지 분량의 회의 문서를 작성하는 데 약 90분이 소요됩니다. 논문 1장은 3~5시간이 소요됩니다. 둘 다 순진한 붙여넣기 과정을 거친 후 깨진 LaTeX을 수정하는 것보다 빠르며 편집 품질이 훨씬 높습니다.
제출 준비 중인 논문에 대해서는 저널 커버레터 가이드도 참조하세요. 커버레터는 일반적으로 저자가 제공하는 것보다 더 많은 주의가 필요하며, 특히 편집자의 처음 60초가 운명을 결정하는 장소에서는 더욱 그렇습니다.
Tracked-changes editing for academic prose. Free tier includes every feature.
Frequently asked questions
Q: Overleaf에는 LaTeX을 올바르게 처리하는 내장 문법 검사기가 있습니까?
Overleaf은 LaTeX을 인식하고 Overleaf 편집기 내에 있는 Writefull을 번들로 제공합니다. 무료 통합은 제한되어 있습니다. 유료 Writefull 프리미엄은 이를 연장합니다. Writefull과 전용 교정 플랫폼을 비교하려면 ProofreaderPro 대 Writefull을 참조하세요. 짧은 버전: 주로 LaTeX로 작성하고 편집이 언어로만 필요한 경우 Writefull의 기본 통합이 뛰어납니다. LaTeX 이외의 공동 작업자를 위한 인간화, 다국어 편집 또는 변경 내용 추적 내보내기도 필요한 경우 외부 교정기가 작업 흐름에 더 적합합니다.
질문: 내 논문을 외부 도구에 복사하면 내 컨퍼런스의 익명화 규칙을 위반하게 됩니까?
익명화 규칙은 편집 프로세스가 아닌 검토자에게 제출된 버전에 적용됩니다. 자신의 초안에 편집 도구를 사용하는 것은 익명화 위반이 아닙니다. 즉, 게시되지 않은 작업을 저장하는 호스팅 도구에 대해 우려가 되는 경우 도구의 데이터 정책을 확인하세요. 우리와 같은 사용자 입력에 대해 훈련하지 않는다고 명시적으로 명시하는 도구는 일반적으로 게시되지 않은 작업에 안전합니다. 매우 민감한 콘텐츠(방어 관련, 환자 데이터 인접)의 경우 일부 기관에서는 자체 호스팅 도구가 필요합니다. 이 경우 로컬에서 실행할 수 있는 오픈 소스 모델이 올바른 선택입니다.
Q: BibTeX 항목은 어떻습니까? 이것도 교정해야 합니까?
BibTeX 항목은 산문이 아니므로 교정자에게 보내서는 안 됩니다. 이는 저널의 인용 스타일 요구 사항과 정확하게 일치해야 하는 형식화된 인용 레코드입니다. BibTeX을 유지하려면 참조 관리자(Zotero, BibDesk)를 사용하세요. 원본 출판물과 비교하여 항목의 정확성을 확인하세요. 교정자의 작업은 \cite{} 호출에 관한 산문에서 끝납니다. BibTeX 파일 자체는 다른 문서입니다.
Q: 내 논문에는 방정식이 많이 있습니다. AI 교정은 실제로 노력할 가치가 있나요?
방정식이 많은 논문의 경우 편집 작업 흐름이 더 무겁지만 가치는 더 높습니다. 수학이 많은 논문의 산문은 저자가 수학에 집중하기 때문에 관심을 덜 받는 경우가 많습니다. 즉, 산문에는 교정자가 파악하는 문제가 있을 가능성이 더 높습니다. 12페이지 분량의 회의 논문에 대한 90분 편집 과정은 수학이 많은 논문에도 적용됩니다. 어느 쪽이든 같은 양의 산문을 편집하고 있습니다. 귀하의 논문이 실제로 80% 방정식과 20% 산문(이론 작업에서도 드물게)인 경우 교정 통과에 소요되는 시간은 그에 비례하여 더 짧습니다. 우리는 신중한 산문 편집이 독자 경험을 눈에 띄게 향상시키지 못한 수학 중심의 논문을 본 적이 없습니다.

Ema is a senior academic editor at ProofreaderPro.ai with a PhD in Computational Linguistics. She specializes in text analysis technology and language models, and is passionate about making AI-powered tools that truly understand academic writing. When she's not refining proofreading algorithms, she's reviewing papers on NLP and discourse analysis.