둘째, 지식망 논문 검출 조건은 13 연속 유사하거나 표절한 문자가 빨간색으로 표시된다는 조건이지만, 3 의 전제조건은 반드시 충족되어야 한다. 즉, 당신이 인용하거나 표절한 A 문서의 합은 각 검사 단락에서 5% 에 도달해야 한다.
3. 지식망의 학위 논문은 전체 문장 검사로, 형식은 검사 결과에 영향을 줄 수 있다. 테스트를 위해 최종 제출 형식을 제출해야 하며, 영향을 최소화하며, 수십 개의 영향을 미치는 작은 단락에서 감지되지 않을 수 있습니다. 3 만 자가 넘는 논문은 소홀히 할 수 있다.
확장 데이터
정의
논문 조사는 일명 논문 검사라고도 하는데, 학술적 위법 행위와 학술 논문 표절을 처리하는 컴퓨터 소프트웨어 시스템이다.
시스템 원리를 조사하다
논문 검사 시스템은 먼저 논문 비교 데이터베이스를 구축하는 것이다. 비교 데이터베이스에는 학술지, 학위 논문, 회의 논문, 특허 전문문, 웹 목록과 문서, 외국어 도서관 및 기타 미발표 또는 발표된 논문이 포함되어 있습니다. 문서가 논문 검사 시스템에 제출된 후 비교 데이터베이스에 넣어 유사성 테스트를 수행합니다. 문장, 단락 또는 문장 전체가 비교 데이터베이스의 문장 전체와 유사한 경우 중복으로 간주됩니다.
전체 문장 비교 후 해당 비교 문서가 생성됩니다. 이러한 비교 파일을 종이 중복 검사 보고서라고 합니다. 이 보고서는 일반적으로 web online 또는 PDF 형식이며, 테스트 보고서에는 중복 감지 비율, 중복 컨텐츠 및 중복 컨텐츠의 출처가 비슷합니다.
논문 검사 시스템은 간단해 보이지만 강력한 기술이 필요하다.
자원 수집 기술, 텍스트 데이터베이스 처리 기술, 텍스트 데이터베이스 기술, 디지털 자원 저작권 보호 기술, 지식 마이닝 기술 등 지원? 자연어 처리 기술, 빠른 비교 기술 등.
이러한 기술은 방대한 전체 텍스트 데이터를 기반으로 빠르고 정확한 테스트를 위한 기본 보증입니다. 또한 과학 연구 및 학습과 관련된 주요 자원 (예: 정기 간행물, 논문, 회의 논문, 신문, 연감, 참고서, 특허, 외국 문헌 및 학술 문헌 참조) 은 논문 중복 검사 시스템을 지원하기 위해 검사 및 비교 데이터베이스에 포함되어야 합니다.