¿El sistema personal de verificación de duplicados de CNKI incluye una base de datos de creación propia?

El sistema de verificación de plagio en papel es un sistema de software que determina si hay plagio comparando la similitud entre la base de datos del papel existente y el papel que se va a detectar. Este sistema puede ayudar a las escuelas e instituciones a gestionar y monitorear eficazmente la mala conducta académica y mejorar la ética y los estándares académicos.

La base de datos del sistema de verificación de plagio en papel generalmente incluye dos partes: una base de datos de construcción propia y una base de datos externa. La base de datos de construcción propia se refiere a la base de datos de tesis recopilada y organizada por la institución donde está ubicado el sistema, incluidas las tesis de graduación de los estudiantes y los trabajos de proyectos de investigación científica. Estos artículos forman parte de la base de datos existente y se utilizan para comparar si existe similitud de contenido o plagio en los artículos a detectar. Las bases de datos externas son bases de datos en papel obtenidas de otras instituciones o de Internet. En comparación con la base de datos de creación propia, se ha mejorado aún más la precisión y la amplitud del sistema de verificación de duplicaciones.

Durante el proceso de verificación de duplicaciones, los exámenes que se van a verificar se compararán con los exámenes en la base de datos y el sistema analizará el contenido del texto de estos exámenes, incluidas palabras, oraciones, párrafos, etc. y proporcione la puntuación de similitud correspondiente. Si la similitud entre el artículo a detectar y algunos artículos en la base de datos excede un umbral establecido, el sistema marcará el artículo como sospechoso de plagio.

Para mejorar la precisión y eficiencia del sistema de verificación de plagio en papel, los investigadores han estado mejorando continuamente los algoritmos y modelos del sistema. Algunos métodos mejorados incluyen algoritmos de similitud de texto, algoritmos de análisis semántico y algoritmos de aprendizaje automático. Estos métodos pueden ayudar al sistema a determinar la similitud entre artículos e identificar con precisión el plagio.