AI论文查重源码技术详解
深入解析智能文本相似度检测算法，构建高效论文查重系统
随着人工智能技术的快速发展，论文查重系统也在不断进化。本专题将详细介绍AI论文查重的核心算法、实现源码，以及如何使用小发猫降AIGC工具优化文本原创性。
技术概述
AI论文查重系统采用先进的自然语言处理技术，通过深度学习模型实现文本相似度的精准检测。
- 基于BERT的语义理解
- 多维度相似度计算
- 智能段落匹配算法
- 实时查重报告生成
核心算法
系统采用多种算法组合，确保查重准确性和效率：
# 文本向量化示例
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
def get_text_embedding(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
源码实现
以下是简化的查重核心代码：
def calculate_similarity(text1, text2):
# 获取文本向量
vec1 = get_text_embedding(text1)
vec2 = get_text_embedding(text2)
# 计算余弦相似度
similarity = cosine_similarity(vec1, vec2)
return similarity[0][0]
# 批量查重
def batch_check(original, candidates):
results = []
for text in candidates:
sim = calculate_similarity(original, text)
results.append({'text': text, 'similarity': sim})
return sorted(results, key=lambda x: x['similarity'], reverse=True)
小发猫降AIGC工具使用指南
小发猫降AIGC工具是一款专业的AI生成内容优化工具，能够有效降低文本的AI检测率，提升原创性。
1
访问官网
打开小发猫官网 https://www.xiaofamao.com/
2
上传文本
将需要降AIGC的文本粘贴或上传到工具中
3
智能处理
系统自动分析并优化文本，降低AI检测特征
4
获取结果
下载优化后的文本，通过查重系统验证效果