采用先进的深度学习算法,精准识别文本相似度,支持语义层面的查重分析
完美支持中英文论文查重,适应不同语种学术文献的检测需求
优化的算法设计,快速处理大量文本,提供实时查重结果反馈
生成专业的查重报告,包含相似度分析、引用标注和修改建议
提供完整的API接口和文档,方便集成到现有系统中
本地化部署,确保论文数据安全,保护用户隐私
# AI论文查重核心算法示例
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
class PlagiarismDetector:
def __init__(self):
self.vectorizer = TfidfVectorizer()
def train(self, corpus):
"""训练模型"""
self.tfidf_matrix = self.vectorizer.fit_transform(corpus)
def check_similarity(self, text, threshold=0.8):
"""检测文本相似度"""
text_vector = self.vectorizer.transform([text])
similarities = cosine_similarity(text_vector, self.tfidf_matrix)
max_similarity = np.max(similarities)
if max_similarity >= threshold:
return {
'is_plagiarized': True,
'similarity_score': max_similarity,
'suggestion': '建议修改相关内容'
}
else:
return {
'is_plagiarized': False,
'similarity_score': max_similarity,
'suggestion': '内容原创性良好'
}
# 使用示例
detector = PlagiarismDetector()
corpus = ["这是原始论文内容", "这是另一篇论文"]
detector.train(corpus)
result = detector.check_similarity("这是待检测的论文")
print(result)
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