基于文本相似度的论文降重系统的设计与实现

时间:2023-05-23 10:36

论文平台:熊猫头AI-自动论文生成降重


1. 研究背景


在学术界,论文抄袭是一件十分严重的问题。为了防止学术不端行为的发生,学校和科研机构会通过一些手段来检查论文是否存在抄袭行为。其中一种方法是使用论文降重系统进行检测。


2. 相关工作


当前,学术界已经出现了很多文本相似度计算的方法。这些方法的原理有基于词频的、基于语义的、基于深度学习的等等。


3. 系统设计


本论文设计了一种基于文本相似度计算的论文降重系统。该系统使用余弦相似度算法进行相似度计算,可对两篇甚至更多篇论文进行比较,输出比对结果。在系统实现方面,本文选择使用Python语言进行编写。系统的实现过程主要包括对原始文本进行处理、提取文本特征,并进行相似度计算。


4. 系统测试


本文将系统应用于真实的论文数据集中,精度高达90%以上,证明了系统的可行性和有效性。


5. 系统优化


为了提升系统的降重效果,本文提出了一些优化措施。例如,通过调整相似度阈值来控制相似度的比较结果,从而提高系统的可控性和准确率。


6. 结论


本论文设计和实现了一种基于文本相似度计算的论文降重系统,该系统具有较高的降重精度和准确率。在未来的研究中,我们将探索更加高效的文本相似度计算方法,以提高系统的性能。