论文查重的核心算法通过多维度技术构建文本的“数字DNA”，以精准识别重复内容，其核心逻辑可拆解为以下层面：
一、文本预处理：构建“文字指纹”
查重系统首先对论文进行标准化处理，为后续比对奠定基础：
- 格式解析
自动识别Word、PDF等格式，提取纯文本内容，过滤目录、参考文献、公式代码等非检测区域。例如，某系统采用“双向编码器”技术，可处理中英文混排文本，甚至识别手写体转化的电子文档。 - 分词与标注
将长句拆解为词语单元，标注词性（如名词、动词）和语义角色（如主语、宾语）。例如，“全球变暖导致冰川融化”会被拆解为“全球变暖/主语”“导致/谓语”“冰川融化/宾语”，便于后续语义分析。 - 特殊符号处理
对公式、代码、图表标题等非文字内容进行标准化转换。例如，某学生将公式以图片形式插入，系统仍能通过“上下文语义关联”识别为重复内容。
二、特征提取：从字符到语义的多层比对
查重系统通过多维度特征提取技术，实现从表面文字到深层语义的全面比对：
- 字符级匹配：滑动窗口算法
以连续字符匹配数量为阈值（如7-13个字符）进行初步筛选。当检测到连续字符重复时，系统会标记为疑似重复片段。例如，“连续13个字相同即算抄袭”的规则，需结合段落整体重复率触发（若段落重复率超5%，则13字重复会被标红）。 - 语义级分析：Transformer架构的注意力机制
通过句法结构解析和语义向量建模，识别“换词不换意”的改写行为。例如：- 句式重构：将“被动语态+长定语”转换为主动表达（如“实验证明模型有效”改为“模型有效性经实验验证”）。
- 同义替换：将“重要”改为“关键”、“方法”替换为“方案”。
- 逻辑复现：识别相同论证路径但不同表述方式的内容（如将“全球变暖导致冰川融化”改写为“气候变暖促使高山积雪消融”）。
- 文献溯源：跨库比对机制
建立多层级数据库架构，覆盖学术文献库、互联网公开资源、用户自建库等。例如：- 学术文献库：收录期刊论文、学位论文等权威文献。
- 自建库功能：允许用户上传本地文件（如往届论文、实验记录），补充比对范围。
- 跨语言语料库：覆盖中英日韩等主要语种的互译文本。
三、相似度计算：动态权重与阈值判定
查重系统通过动态权重算法和阈值规则，综合判定文本相似度：
- 动态权重算法
根据数据源类型分配优先级权重。例如：- 与学位论文库的匹配相似度权重高于网络资源。
- 自建库内容享有最高优先级。
- 阈值判定规则
- 连续字符规则：连续13字符重复即标红（需段落重复率超5%触发）。
- 语义相似度规则：语义相似度超30%标黄。
- 段落阈值规则：段落相似度阈值通常为5%（如1000字段落中引用50字以内文献内容，且非整段照搬，一般不会被判定为重复）。
- 多维度评估模型
结合余弦相似度、指纹哈希技术等，计算文本夹角或生成唯一哈希值，快速匹配数据库中的相似片段。例如，某系统通过“四色标注法”呈现检测结果：- 红色（高重复）：相似度≥80%的片段。
- 橙色（中度重复）：相似度50%-79%的片段。
- 黄色（低度重复）：相似度30%-49%的片段。
四、AI检测升级：从文字匹配到风格识别
随着AI生成内容的普及，查重系统需应对更复杂的挑战：
- AI生成内容检测
通过分析文本的语义连贯性、句式复杂度、词汇分布模式等特征，识别机器生成内容。例如：- 语言模式分析：AI生成文本在段落转换和论点递进方面可能表现出特定模式。
- 风格特征向量：提取文本的常用词汇、句式结构、修辞偏好等，与已知的AI生成文本特征库比对。
- 多模态检测趋势
未来系统可能结合文本、图片、代码等多种形式的内容进行综合检测。例如，通过OCR识别图片中的嵌入文本，或结合区块链技术建立不可篡改的创作过程记录。
