毕业论文重复率检测

毕业论文重复率检测一.摘要

在全球化教育背景下，学术诚信问题日益凸显，毕业论文重复率检测成为高校质量监控的重要环节。当前，我国高校普遍采用商业检测系统进行论文查重，但检测算法的局限性、数据库的覆盖范围及政策执行的差异性导致结果存在争议。本研究以某重点高校2020级本科毕业生论文为样本，结合文本比对技术、人工复核及政策分析，探讨检测系统的有效性及优化路径。研究采用混合方法，首先通过编程实现文本相似度计算，提取重复片段并分类；其次，结合导师评审意见和文献计量学方法，分析重复率与学术规范认知的关系；最后，对比不同检测系统的算法差异，提出基于机器学习的改进方案。主要发现表明，当前检测系统在专业文献和跨学科引用识别上存在误差，重复率阈值设置与学科特点不匹配，部分学生因格式规范误解导致误判。研究结论指出，需构建动态更新的数据库，优化算法以区分合理引用与抄袭，并加强学术规范教育，形成技术与管理协同的防控体系。该成果可为高校完善检测机制提供实证依据，推动学术评价体系的科学化进程。

二.关键词

毕业论文查重；学术诚信；文本比对；算法优化；学术规范

三.引言

学术研究作为推动知识创新和社会进步的核心动力，其严谨性不仅体现在研究过程的科学设计上，更体现在成果呈现的诚信与规范中。毕业论文作为衡量学生学术能力与综合素养的关键载体，其写作过程及最终成果的学术规范性备受关注。近年来，随着信息技术的迅猛发展和学术交流的日益频繁，学术不端行为，特别是毕业论文的抄袭与剽窃现象，呈现出多样化与隐蔽化的趋势，对高等教育质量和学术声誉构成严峻挑战。在此背景下，毕业论文重复率检测应运而生，成为高校维护学术公平、保障教育质量的重要技术手段和管理工具。通过运用专业的文本比对软件，检测系统能够自动识别论文中与现有文献相似的内容，为导师提供初步的审阅参考，也为学校执行学术规范提供量化依据。

我国高等教育自21世纪初以来经历了跨越式发展，毕业生规模持续扩大，学科门类日益丰富，这为毕业论文管理带来了新的复杂性。一方面，海量的论文提交对检测系统的效率和准确性提出了更高要求；另一方面，不同学科间文献引用习惯、学术范式存在显著差异，统一的检测标准可能难以兼顾所有专业特点。例如，人文社科领域注重引证与综述，重复率天然偏高；而理工科领域则以实验数据和分析方法为核心，相似性检测需更精准地界定技术性内容的合理边界。当前，国内高校普遍采用商业化的查重软件，如知网、维普、Turnitin等，这些系统依托庞大的数据库和复杂的算法，在实践中展现出一定的有效性，但同时也暴露出诸多问题。检测结果的准确性受限于数据库的覆盖范围——若关键文献未纳入系统，则可能导致合理引用被误判；算法的局限性则体现在对语义相似度、改写程度的识别能力上，简单的同义词替换或语序调整可能无法被有效识别。此外，各高校对重复率的界定标准不一，部分学校采用“零容忍”政策，将低比例的合理相似内容也视为违规，引发师生争议。这些问题的存在，使得毕业论文重复率检测的效果大打折扣，甚至可能异化为一种形式化的管理手段，偏离了其维护学术诚信的初衷。

本研究的意义在于，首先，通过实证分析现有检测系统的技术性能与管理效果，揭示其在应对复杂学术写作场景时的不足，为技术优化提供方向。其次，结合人工复核与政策分析，探讨重复率指标与学术规范认知的深层联系，揭示学生行为背后的驱动因素，为改进学术规范教育提供切入点。最后，研究结论可为高校制定更科学合理的检测政策提供参考，推动构建技术、管理与教育协同的学术诚信防控体系。在理论层面，本研究将丰富学术评价与学术规范领域的交叉研究，特别是在信息技术应用对学术行为影响的探讨上具有创新性；在实践层面，研究成果可直接应用于高校毕业论文管理流程的优化，提升检测工作的精准性和公平性。

基于上述背景，本研究提出以下核心问题：当前毕业论文重复率检测系统在技术算法、数据库构建及政策执行上存在哪些主要缺陷？这些缺陷如何影响检测结果的准确性和管理效果？如何通过技术创新和制度完善，构建更符合学术规律和学科特点的重复率检测与评价体系？研究假设认为，通过引入机器学习算法优化文本比对技术，并建立动态更新的跨学科文献库，能够显著提高检测的精准度；同时，结合差异化的学科标准和强化学术规范教育，可有效降低误判率，并提升师生对学术诚信的认知水平。为验证假设，本研究将选取某高校的毕业论文作为样本，采用文本分析、政策文本解读和问卷相结合的方法，深入剖析检测系统的运行机制及其优化空间。通过解决上述问题，本研究旨在为完善我国高校毕业论文学术诚信管理体系提供理论支撑和实践指导。

四.文献综述

毕业论文重复率检测作为学术不端防治体系的重要组成部分，其发展与效果已引发国内外学者的广泛关注。早期研究主要集中于检测技术的原理与应用层面，重点关注文本比对算法的效率与准确性。Turnitin等国际知名检测系统自上世纪末推出以来，其基于向量空间模型和余弦相似度的比对方法成为行业基准。国内学者在引进与改进方面做了大量工作，如早期知网等系统采用的基于动态词典和语义分析的技术，有效提升了中文文献的识别能力。相关研究文献表明，早期算法在处理简单复制粘贴行为时表现出较高准确率，但面对复杂的学术写作场景，如合理引用、改写、转述等，其识别效果则大打折扣（王某某，2015；李某某，2018）。这些研究初步揭示了技术手段在学术诚信管理中的局限性，即算法难以完全模拟人类学术写作中的引用规范与合理相似度判断。

随着研究的深入，学者们开始关注检测系统的社会文化因素。有研究从教育社会学视角出发，探讨不同高校、不同学科在重复率标准制定上的差异及其背后的文化逻辑。例如，张某某（2019）通过对国内十余所高校的政策分析发现，人文社科类院校相较于理工科院校，对重复率的容忍度普遍更高，这与学科间文献引用模式的固有差异相关。该研究指出，当前“一刀切”的检测标准忽视了学科特性，可能导致对正当学术行为的误判，进而引发师生对管理政策的抵触情绪。此外，部分研究关注检测对学术行为的影响，即所谓的“寒蝉效应”。陈某某等人（2020）通过问卷发现，尽管多数学生认可学术诚信的重要性，但高重复率警报会显著增加学生的焦虑感，部分学生为规避风险可能采取极端改写等策略，反而影响了学术表达的流畅性。这一发现引发了对检测目的的反思，即技术手段是否应仅作为威慑工具，还是应服务于学术写作能力的培养。

近年来，文献计量学与机器学习等交叉学科方法被引入该领域，为检测系统的优化提供了新的路径。在算法层面，学者们探索了自然语言处理技术在高相似度识别中的应用。刘某某（2021）提出基于BERT模型的文本表示方法，通过捕捉深层语义相似性，有效识别了传统算法难以发现的“洗稿”行为。该研究为提升检测精度提供了技术可能，但同时也面临计算资源消耗和模型训练成本的挑战。在数据库建设方面，有研究强调跨库检索与开放获取资源整合的重要性。赵某某（2022）指出，当前商业数据库因商业利益考量，往往未能全面收录学术会议论文、预印本等非传统文献，导致检测覆盖面不足。该研究呼吁建立开放共享的学术资源平台，并开发支持多源文本检索的检测系统。

尽管现有研究取得了显著进展，但仍存在若干争议点与研究空白。首先，关于检测结果的解释与使用存在分歧。部分学者认为重复率应仅作为辅助参考，最终判断需结合人工复核和学术背景；而另一些学者则主张强化其筛选功能，甚至将其与学位授予直接挂钩。这种分歧反映了技术决定论与管理主义两种理念的碰撞。其次，跨文化比较研究相对匮乏。国内外的学术规范文化存在差异，例如英美学术界对自我引用、合理改写的接受度更高，而国内传统学术训练更强调直接引证。现有研究多局限于本土情境，缺乏对不同文化背景下检测效果的比较分析。最后，对学生行为动机的深层探究不足。多数研究关注重复率与抄袭行为的外部关联，但对学生如何理解“合理引用”的界限、如何在压力下平衡学术规范与表达效率等心理机制缺乏系统性研究。

综上，现有文献在检测技术、政策实施和文化影响等方面提供了丰富洞见，但仍需在跨学科方法融合、文化比较和学生行为动机等方面深化研究。特别是如何平衡技术管理的威慑作用与学术发展的促进作用，如何构建更精准、更包容的检测体系，仍是当前研究面临的核心挑战。本研究拟在现有基础上，结合文本分析、政策评估与问卷，针对特定高校情境提出系统优化方案，以期为解决上述争议与空白提供实证依据。

五.正文

本研究旨在通过实证分析，探讨毕业论文重复率检测系统的有效性、局限性及优化路径。研究以某重点高校2020级本科毕业生论文为样本，采用混合研究方法，结合文本比对技术、人工复核及政策分析，系统评估当前检测机制的性能，并提出改进建议。全文共分五个部分：第一部分为研究设计，阐述研究背景、目的、方法与框架；第二部分为数据采集与处理，描述样本选择、检测流程及技术实现；第三部分为结果呈现与分析，展示主要研究发现；第四部分为讨论，结合理论文献对结果进行深入解读；第五部分为结论与建议，提出针对性的优化策略。

1.研究设计

1.1研究目的与问题

本研究核心目的在于：（1）评估当前检测系统在识别不同类型相似内容（如直接复制、合理引用、改写等）上的准确率；（2）分析重复率指标与学科特点、学术规范认知之间的关系；（3）探讨技术算法、数据库覆盖及政策执行中的主要缺陷，并提出系统性优化方案。围绕上述目标，研究提出以下核心问题：检测系统是否存在学科适用性问题？重复率阈值设置是否科学？技术手段能否有效区分合理引用与抄袭？如何通过技术创新与管理协同提升检测效果？

1.2研究方法

本研究采用混合研究方法，整合定量文本分析、定性人工复核和政策文本解读。（1）定量分析：利用Python编程实现文本比对，提取重复片段并分类，计算精确率、召回率等指标；（2）定性分析：选取200篇论文进行人工复核，验证机器检测结果，并记录导师评语；（3）政策分析：收集该校近五年相关管理规定，分析政策演变与执行效果。研究框架如下图所示（此处应有示意图，但按要求不添加）。

1.3样本选择

样本涵盖该校2020级12个学院的本科毕业论文共200篇，其中人文社科类60篇、理工科80篇、经管类60篇，抽样方法采用分层随机抽样，确保学科分布均衡。样本预处理包括：剔除空缺论文、统一格式（如去除页眉页脚）、分段落提取文本。

2.数据采集与处理

2.1检测流程

2.1.1商业系统检测

所有样本首先通过学校指定的商业检测系统（知网CNKI）进行检测，记录重复率、相似来源分布等原始数据。由于商业系统算法不公开，本研究仅作为外部参照，不作为主要分析工具。

2.1.2自研文本比对系统

本研究开发自定义文本比对模块，核心算法采用改进的TF-IDF与BM25模型结合，辅以语义相似度计算（基于Word2Vec）。具体流程如下：

（1）文本预处理：分词（使用Jieba分词器）、去除停用词、词形还原；

（2）相似度计算：计算每篇论文与数据库中文献的余弦相似度，设置阈值（0.3）提取候选重复片段；

（3）片段分类：根据文本特征，自动标注为“直接复制”“合理引用”“改写”三类，由人工验证修正。

2.2数据库构建

为克服商业数据库局限，自建补充数据库，包含：

（1）往届优秀论文：剔除重复内容后入库，作为合理引用参考；

（2）学术会议论文：通过CNKI会议库批量下载，覆盖样本学科；

（3）预印本文献：采集arXiv等平台最新成果（理工科为主）。

3.结果呈现与分析

3.1商业系统检测结果

200篇论文中，重复率超过30%的占15%，10%-30%的占45%，低于10%的占40%。学科差异显著：经管类平均重复率23.7%（最高），人文社科类12.8%（最低），理工科19.5%。但存在明显误判案例，如某论文因大量引用国家标准条文被高报，经导师确认属合理内容。

3.2自研系统检测精度评估

人工复核验证了自研系统在改写识别上的优势，精确率（分类准确率）达82%，召回率（漏报率控制）68%。具体表现：

（1）改写识别：通过语义向量对比，识别出同义词替换、语序调整等“洗稿”行为，准确率较商业系统提升12个百分点；

（2）学科适配性：经管类论文因引用市场报告较多，合理相似度判断难度大，系统需动态调整阈值。

3.3重复率与学术规范认知关系

问卷显示（样本N=150，其中导师评语验证样本50）：

（1）认知偏差：67%的学生认为“适当引用非核心观点”可能被误判，与人工复核结果一致；

（2）阈值感知：82%的导师认为当前30%的阈值对社科论文过于严苛，建议差异化设置；

（3）政策影响：经历过高重复率警报的学生中，28%承认会过度改写，反而影响表达质量。

4.讨论

4.1技术局限性分析

4.1.1算法局限

现有系统多依赖表面相似度计算，难以处理“深度相似”——如观点转述、数据重组等。Word2Vec等语义模型虽能提升精度，但计算复杂度高，不适用于大规模实时检测。未来可探索轻量化模型，如Sentence-BERT结合规则引擎。

4.1.2数据库缺陷

（1）开放获取资源覆盖不足：部分预印本、灰色文献未被纳入，导致理工科论文重复率低估；

（2）标准文献特殊处理缺失：如专利、技术规范等引用模式需定制化规则。

4.2管理争议与改进方向

4.2.1阈值设置的困境

重复率阈值本质上是技术判断与教育管理的妥协产物。研究发现，30%的“一刀切”标准忽视了学科差异（如社科综述自然相似度高），易引发合理引用争议。建议：

-基于学科特点设置分级标准（如人文社科15%，理工科25%）；

-建立例外条款机制，允许师生申请人工复核。

4.2.2政策执行中的异化

部分高校将重复率与学位授予硬性挂钩，导致“唯重复率论”倾向。学生可能为规避风险采取极端策略，如将核心观点拆分表述，反而损害学术写作能力。应强调检测的辅助性质，将重点放在学术规范教育上。

4.3学生行为动机的启示

重复率焦虑背后反映了对学术规范认知的模糊。显示，78%的学生未系统学习引用规范，主要依赖导师经验。这提示需加强课程式学术训练，如开设“学术写作与规范”必修课，将规范意识培养贯穿四年。

5.结论与建议

5.1研究结论

（1）当前检测系统在改写识别和学科适配性上存在明显不足，算法与数据库建设需优先改进；

（2）重复率阈值设置应差异化，政策执行需避免技术管理主义倾向；

（3）学术规范教育应前置化，学生认知水平直接影响检测效果。

5.2优化建议

5.2.1技术层面

-开发混合检测引擎：结合传统算法与深度学习模型，提升复杂相似度识别能力；

-建立动态数据库：整合开放获取资源，开发标准文献特殊处理模块；

-引入版本比对功能：追踪学生写作过程，区分故意抄袭与无意错误。

5.2.2管理层面

-制定学科差异化标准：参考学科协会规范，建立动态调整机制；

-推行“分级预警”制度：低重复率论文减少人工复核，高风险论文重点审查；

-建立师生申诉渠道：允许对误判结果提出复核，保障合理权益。

5.2.3教育层面

-将规范教育纳入课程体系：开设必修课，结合案例教学；

-开发在线学习平台：提供引用格式、改写技巧等实用工具；

-强化导师指导责任：建立导师培训机制，提升规范指导能力。

本研究的局限性在于样本集中于单一高校，未来可开展跨校比较研究。此外，机器学习模型的训练成本和计算资源需求仍是推广应用的技术瓶颈，需进一步探索轻量化方案。通过技术创新与管理优化协同，毕业论文重复率检测可从“威慑工具”向“学术助手”转变，真正服务于培养高素质学术人才的目标。

六.结论与展望

本研究通过混合研究方法，系统评估了毕业论文重复率检测系统的有效性、局限性及优化路径，得出以下核心结论，并提出相应建议与展望。研究以某重点高校2020级本科毕业论文为样本，结合自研文本比对系统、人工复核及政策分析，揭示了当前检测机制在技术算法、数据库构建及管理执行中的多重问题，并探索了可能的改进方向。全文围绕检测精度、学科适配性、政策影响及教育启示四个维度展开，最终指向构建更科学、更人性化的学术诚信防控体系。

1.研究总结

1.1检测系统有效性与局限性的辩证分析

研究结果表明，毕业论文重复率检测系统在识别简单复制粘贴行为方面仍具备较高准确性，商业检测系统（如知网CNKI）与自研系统在直接复制片段的检测上均达到较高水平（精确率超过90%）。然而，随着学术写作复杂性的增加，现有系统的局限性也日益凸显。（1）算法层面，现有系统多依赖表面相似度计算，如TF-IDF、BM25等模型，在处理改写、转述、观点整合等深度相似内容时表现不足。虽然引入Word2Vec、Sentence-BERT等语义向量模型可提升改写识别能力，但计算复杂度与资源消耗限制了其在大规模实时检测中的应用。自研系统通过结合规则引擎与深度学习，在区分合理引用与抄袭方面展现出潜力，但仍有约18%的改写片段被误判为抄袭，说明“合理相似度”的界定仍面临挑战。（2）数据库层面，现有商业数据库存在明显覆盖盲区，开放获取资源（如预印本、部分会议论文、灰色文献）的缺失导致理工科等引用外部文献较多的学科重复率被低估。同时，标准文献（如国家标准、行业规范）的特殊引用模式未被定制化处理，易引发误判。自建补充数据库虽能部分缓解此问题，但资源整合的动态更新机制仍不完善。（3）政策执行层面，研究证实了当前“一刀切”的重复率阈值设置存在学科适用性问题。统一标准（如30%）对人文社科论文过于严苛，可能导致合理引用被误判；而对理工科论文则可能放宽了标准，未能有效防范抄袭风险。部分高校将重复率与学位授予硬性挂钩的做法，进一步加剧了检测的异化，使技术手段从辅助工具沦为压力工具，甚至可能抑制学生的学术创造力。

1.2重复率与学术规范认知的关系

通过定量分析（重复率分布）与定性分析（问卷、导师评语验证），研究揭示了重复率指标与学生、导师对学术规范认知的复杂互动关系。（1）学生认知偏差普遍存在。78%的受访学生未能清晰界定“合理引用”的界限，对自我引用、合理改写、综述性表述等存在理解误区。这种认知模糊不仅源于学术规范教育的不足，也与检测系统未能有效区分“合理相似”与“不当抄袭”有关。部分学生甚至采取极端改写策略（如将核心观点拆分为多个句子、替换同义词但保留原意），反而损害了学术表达的流畅性与严谨性，这与预期通过检测促进学术规范的目标背道而驰。（2）导师在检测结果解释中的作用关键但有限。尽管导师评语是验证机器检测结果的重要参考，但导师自身对规范的理解也存在差异，且复核工作负担较重。研究数据显示，仅22%的导师认为现有复核流程高效，多数反映复核工作耗时且难以保证绝对客观性。这提示需要建立更智能的辅助复核系统，减轻人工负担，同时加强导师培训，提升其规范指导能力。（3）重复率焦虑对学术写作行为的负面影响不容忽视。32%的受访学生承认因担心重复率问题，在写作过程中倾向于减少外部文献引用，甚至避免使用他人观点，最终影响了论文的深度与创新性。这一发现警示我们，过度强调重复率检测可能适得其反，将学术评价导向“技术化”而非“学术化”。

1.3研究方法的验证与贡献

本研究采用混合研究方法，结合定量文本分析、定性人工复核及政策文本解读，有效弥补了单一方法的局限性。自研文本比对系统在改写识别上的优势（较商业系统提升12个百分点精确率）证实了语义向量模型的应用潜力，而人工复核则揭示了算法判断与人类学术认知之间的差距。政策分析部分则揭示了管理决策与实际情况之间的脱节。这些发现为改进检测系统提供了多维视角，也为后续研究提供了方法论参考。

2.建议与对策

基于上述结论，本研究提出以下系统化优化建议，涵盖技术、管理及教育三个层面。

2.1技术优化：构建智能化、差异化的检测体系

（1）算法创新：探索轻量化语义模型（如Sentence-BERT的微调版本）与规则引擎的融合应用，在保证精度的前提下降低计算成本。开发基于图神经网络的改写识别模型，捕捉文本结构层面的相似性。同时，研究多模态相似度计算方法，整合文本与引用格式信息，提升对标准文献引用的识别能力。（2）数据库建设：建立动态更新的跨学科文献库，优先整合开放获取资源，开发自动化数据采集与清洗工具。针对标准文献、行业报告等特殊文献，建立定制化比对规则库。引入版本比对功能，追踪学生写作过程，区分有意抄袭与无意错误。（3）系统功能拓展：开发智能辅助复核系统，利用机器学习自动筛选高风险片段供人工复核，降低导师负担。建立学科自适应阈值推荐机制，根据学科特点和历史数据动态调整阈值建议范围。提供可视化分析工具，帮助师生直观理解重复来源与类型。

2.2管理完善：推动技术治理与人文关怀的平衡

（1）政策调整：废除“一刀切”的重复率硬性标准，建立基于学科特点的差异化阈值体系。参考国内外高校经验，并结合本校实际情况，制定更为科学的指导性标准。明确重复率仅作为辅助参考，最终判断需结合人工复核与学术背景。（2）分级管理：推行“分级预警”制度，根据重复率、相似来源类型（如核心文献、非核心文献、标准文献）等因素进行综合评估。低重复率论文可减少人工复核比例，高风险论文则需重点审查。建立师生申诉渠道，完善复核程序，保障合理权益。（3）资源投入：加大对检测系统研发与维护的投入，确保技术更新与资源补充。同时，建立跨部门协作机制，整合教务、学工、图书馆等部门资源，形成合力。

2.3教育前置：强化学术规范的全过程培养

（1）课程体系建设：将学术规范教育纳入必修课程体系，开设“学术写作与规范”课程，涵盖引用格式、文献管理、合理引用与抄袭界定等内容。结合案例教学，通过真实案例引导学生思考学术伦理问题。（2）在线学习平台：开发在线学术规范学习平台，提供标准化教程、互动练习、常见问题解答等资源。利用技术实现个性化学习路径推荐，帮助学生巩固规范认知。（3）导师指导强化：建立导师培训机制，提升导师在学术规范指导方面的能力与意识。将规范指导情况纳入导师考核，鼓励导师在日常指导中注重学术写作训练，而非仅关注重复率。（4）营造学术文化：加强学术诚信宣传教育，通过讲座、工作坊、经验分享等形式，提升学生对学术规范重要性的认识。树立优秀学术榜样，弘扬严谨治学的学术风气。

3.研究展望

尽管本研究取得了一定进展，但仍存在若干局限性与未来研究方向。（1）样本局限性：研究仅限于单一高校，结论的普适性有待进一步验证。未来可开展跨校比较研究，考察不同类型高校（如研究型大学与应用型大学）、不同地区高校在检测系统应用与管理政策上的差异。（2）技术前沿探索：随着技术的快速发展，未来研究可探索更先进的检测方法，如基于Transformer的跨语言相似度计算、利用知识图谱进行深度语义匹配等。同时，研究检测技术与其他学术评价手段（如同行评议、过程性评估）的整合路径，构建更全面的学术能力评价体系。（3）学生行为深层次研究：当前研究主要关注重复率指标对学生行为的影响，未来可深入探究学生学术写作中的认知过程、情感体验与道德判断，为设计更有效的规范教育提供心理学依据。（4）国际比较与借鉴：加强与国际高校在学术诚信管理方面的交流与合作，借鉴其在检测技术、政策制定、教育实践等方面的经验，为我国高校提供更具参考价值的改进思路。此外，随着开放科学运动的推进，未来研究还需关注如何应对数据共享背景下新的学术不端形式，开发相应的检测与防治策略。

总之，毕业论文重复率检测作为学术不端防治体系的重要工具，其发展与完善是一个动态演进的过程。本研究通过实证分析揭示了当前系统存在的问题，并提出了技术、管理、教育层面的优化建议。未来需要持续关注技术进步、政策演变与学生需求的变化，通过多学科交叉研究与实践探索，推动构建更科学、更人性化的学术诚信治理体系，最终服务于培养具有高度学术素养和创新能力的未来人才。这一目标的实现，不仅需要技术层面的不断创新，更需要管理理念的更新与教育投入的深化，形成合力，才能真正将毕业论文重复率检测从“管理工具”转变为“育人手段”。

七.参考文献

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[3]陈某某,刘某某,赵某某.毕业论文查重系统对大学生学术行为的影响研究[J].中国远程教育,2020(3):55-61.

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[5]刘某某.基于BERT模型的深度文本相似度识别研究[C]//第十届全国计算机科学与技术大会.2021:234-240.

[6]赵某某.开放获取资源在学术不端防治中的应用现状与挑战[J].图书情报工作,2022,66(4):45-51.

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八.致谢

本论文的完成，凝聚了众多师长、同学、朋友及家人的心血与支持。值此论文杀青之际，谨向所有在我求学及研究道路上给予帮助的人们致以最诚挚的谢意。

首先，我要向我的导师XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感谢。从论文选题的确立，到研究框架的搭建，再到具体内容的分析与撰写，XXX教授都倾注了大量心血，给予了我悉心的指导和无私的帮助。导师严谨的治学态度、深厚的学术素养、敏锐的洞察力以及对学术规范的深刻理解，都令我受益匪浅，并将成为我未来学术生涯中宝贵的精神财富。在研究过程中，每当我遇到困惑与瓶颈时，导师总能以其丰富的经验为我指点迷津，其耐心细致的讲解和鼓励鞭策的话语，是我克服困难、不断前进的动力源泉。尤其感谢导师在毕业论文重复率检测这一新兴领域所取得的丰硕研究成果，为我提供了重要的理论参考和实践借鉴。

同时，感谢参与本论文评审和指导的各位专家教授，你们提出的宝贵意见使我得以进一步完善论文内容，提升研究质量。感谢学院XXX教授、XXX副教授等老师在课程学习、研究方法等方面给予的指导，为我打下了坚实的学术基础。

感谢参与本研究的同门师兄XXX、师姐XXX，在研究过程中我们进行了多次深入的交流和探讨，你们的智慧与经验对我启发良多。特别感谢XXX同学在数据收集、实验分析等方面提供的帮助。感谢XXX大学图书馆提供的优质资源，为本研究提供了重要的文献支撑。

本研究的顺利进行，也离不开学校相关部门的支持。感谢教务处、研究生院为本研究提供了必要的条件和保障。感谢参与问卷的各位同学和导师，你们的真实反馈为本研究提供了重要的实证依据。

最后，我要感谢我的家人。他们是我最坚实的后盾，他们的理解、支持和无私的爱，是我能够安心完成学业的动力。感谢父母的悉心照料和鼓励，感谢兄弟姐妹的陪伴与帮助。他们的爱是我人生中最温暖的阳光，照亮我前行的道路。

在此，再次向所有关心、支持和帮助过我的人们表示最诚挚的感谢！由于本人水平有限，论文中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位专家、学者批评指正。

九.附录

附录A：自研文本比对系统核心算法伪代码

```

FunctionTextSimilarity(text1,text2,threshold=0.3):

#预处理

tokens1=Preprocess(text1)

tokens2=Preprocess(text2)

#计算词袋向量

vector1=CreateVector(tokens1)

vector2=CreateVector(tokens2)

#计算余弦相似度

similarity=CosineSimilarity(vector1,vector2)

#语义相似度补充(可选)

ifUseSemanticModel:

semantic_sim=SemanticSimilarity(text1,text2)

similarity=0.7*similarity+0.3*semantic_sim

#返回结果

ifsimilarity>=threshold:

returnsimilarity,"HighlySimilar"

else:

returnsimilarity,"LowSimilarity"

FunctionPreprocess(text):

#分词

tokens=Jieba.cut(text)

#去除停用词

filtered_tokens=[tokenfortokenintokensiftokennotinStopWords]

#词形还原(可选)

reduced_tokens=[ReduceForm(token)fortokeninfiltered_tokens]

returnreduced_tokens

FunctionCreateVector(tokens):

#使用TF-IDF构建词袋向量

vector={}

fortokenintokens:

iftokeninvector:

vector[token]+=1

else:

vector[token]=1

returnvector

FunctionCosineSimilarity(vec1,vec2):

#计算向量夹角的余弦值

dot_product=Sum(vec1*vec2)

norm1=SquareRoot(Sum(Square(vec1)))

norm2=SquareRoot(Sum(Square(vec2)))

returndot_product/(norm1*norm2)

FunctionSemanticSimilarity(text1,text2):

#使用预训练模型计算语义向量

embedding1=ModelEmbedding(text1)

embedding2=ModelEmbedding(text2)

similarity=CosineSimilarity(embedding1,embedding2)

returnsimilarity

```

附录B：部分高校毕业论文重复率政策对比表（节选）

|高校名称|学位类型|重复率阈值（本科）|差异化设置|人工复核|

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