改動(dòng)文字或句子能否降低文章的重復(fù)率

1、 如何降低上傳文獻(xiàn)的重復(fù)率？網(wǎng)上的“破解”方法層出不窮，更是五花八門，有人說增減文字，有人說調(diào)換詞語(yǔ)、句子或段落的順序 然而這些方法真的有效嗎？ 答案是否定的！ 這是為什么呢？ 分析原因，就不得不提系統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)原理和方法系統(tǒng)檢測(cè)原理示意圖：1、  多階自適應(yīng)指紋分析技術(shù) AMLC采用CNKI自主研發(fā)的自適應(yīng)多階指紋（AMFLP）特征檢測(cè)技術(shù)，具有檢測(cè)速度快，準(zhǔn)確率、召回率較高，抗干擾性強(qiáng)等特征。支持篇章、段落、句子各層級(jí)檢測(cè)；支持文獻(xiàn)改寫，多篇文獻(xiàn)組合等各種文獻(xiàn)變形檢測(cè)；支持研究生學(xué)位論文、圖書專著等超長(zhǎng)文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)不端檢測(cè)。CNKI自適應(yīng)多階指紋技術(shù)原理如下圖所示： 對(duì)任意一篇需要

2、檢測(cè)的文獻(xiàn)，系統(tǒng)首先對(duì)其進(jìn)行分層處理，按照篇章、段落、句子等層級(jí)分別創(chuàng)建指紋，而句子級(jí)別的指紋，則建立在對(duì)句子進(jìn)行句法分析的基礎(chǔ)上，是基于內(nèi)容理解的句子級(jí)索引。而比對(duì)資源庫(kù)中的比對(duì)文獻(xiàn)，也采取同樣技術(shù)創(chuàng)建指紋索引。 這樣的分層多階指紋結(jié)構(gòu)，不僅可以滿足我們對(duì)超長(zhǎng)文獻(xiàn)的快速檢測(cè)，也滿足了系統(tǒng)對(duì)檢準(zhǔn)率和檢全率的高要求。以字詞、短語(yǔ)或連續(xù)N個(gè)字為匹配索引的技術(shù)會(huì)造成大量的誤檢，N過大則會(huì)造成大量的漏檢，也無法檢測(cè)修改過的內(nèi)容。2、語(yǔ)義理解技術(shù) 知網(wǎng)成熟的SmartTextMiner知識(shí)挖掘技術(shù)與國(guó)際領(lǐng)先的NLPE自然語(yǔ)言處理技術(shù)，為檢測(cè)系統(tǒng)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。知網(wǎng)構(gòu)建了強(qiáng)大的語(yǔ)義分析框架，實(shí)現(xiàn)了

3、詞語(yǔ)、語(yǔ)句、句群、篇章分層級(jí)的語(yǔ)義分析，并已經(jīng)在詞語(yǔ)、語(yǔ)句和句群層面取得了豐碩的成果。 在以上技術(shù)的支持下，檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基于內(nèi)容的信息指紋技術(shù)與語(yǔ)義分析技術(shù)的有效結(jié)合，不僅保證了檢測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)性，而且還具備了較強(qiáng)的抗干擾能力，支持文獻(xiàn)改寫、重組、翻譯等多種變換形式的檢測(cè)。  綜上所述，系統(tǒng)在識(shí)別重復(fù)和引用內(nèi)容時(shí)，會(huì)結(jié)合上下文的內(nèi)容，對(duì)達(dá)到一定的語(yǔ)義級(jí)別的內(nèi)容進(jìn)行判定，并不是單純根據(jù)一兩個(gè)詞、字或者單獨(dú)的句子進(jìn)行判斷。 完整內(nèi)容的重合情況，是由系統(tǒng)根據(jù)算法綜合得出的，對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容的原樣抄襲、改寫、語(yǔ)句順序調(diào)整等，都能自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別，且能快速定位和動(dòng)態(tài)標(biāo)注顯示。 所以說，變換詞語(yǔ)、句子的順序，完全不好使！