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论文降重是什么意思www.lunbiguo.com,摘要：论文查重是一项重要的工作，可以有效防止学术不端行为的发生。在查重中，语义相似度计算是其中的一个关键环节。本文从语义相似度计算的方法入手，对硕士毕业论文查重中的语义相似度计算进行了研究。首先，介绍了传统的语义相似度计算方法，包括基于词袋模型、基于Word2Vec模型、基于BERT模型等。然后，分析了这些方法的优缺点，并提出了一种基于BERT模型的改进方法。实验证明，该方法能够提高语义相似度计算的准确性和效率。

关键词：硕士毕业论文；查重；语义相似度计算；词袋模型；Word2Vec模型；BERT模型

一、引言

随着互联网的普及和发展，信息的获取和传播变得更加便捷。然而，这也给学术界带来了挑战，学术不端行为的发生屡禁不止。为了维护学术道德和推动学术进步，论文查重成为了迫在眉睫的任务。

论文查重主要通过比对论文之间的相似度来判断是否存在抄袭现象。而语义相似度计算作为比对的一种重要方法，能够更加准确地捕捉论文之间的关联性。因此，研究硕士毕业论文查重中的语义相似度计算方法具有重要意义。

二、传统的语义相似度计算方法

1. 基于词袋模型

词袋模型将每个文档表示为一个固定长度的向量，其中每个维度表示对应词汇的出现频率。然后，通过计算向量之间的余弦相似度来衡量文档之间的相似度。该方法简单直观，但忽略了词汇顺序和语义信息，容易导致误判。

2. 基于Word2Vec模型

Word2Vec模型是一种基于神经网络的词嵌入模型，能够将词汇表示为高维向量。通过训练模型，可以得到词汇之间的语义关系。然后，通过计算文档中所有词汇的向量平均值，得到文档的表示向量。最后，通过计算向量之间的余弦相似度来衡量文档之间的相似度。该方法考虑了词汇的语义信息，相比词袋模型具有更好的表现。

3. 基于BERT模型

BERT模型是一种基于Transformer网络的预训练模型，具有出色的语义表示能力。通过对大规模语料进行预训练，BERT模型能够学习到词汇和句子之间的深层语义关系。然后，通过计算文档中所有词汇的表示向量的加权平均值，得到文档的表示向量。最后，通过计算向量之间的余弦相似度来衡量文档之间的相似度。该方法相比Word2Vec模型，更加准确地捕捉了语义关系。

三、基于BERT模型的改进方法

然而，传统的基于BERT模型的语义相似度计算方法存在计算复杂度高的问题。在大规模论文查重任务中，时间效率是非常重要的。因此，为了提高计算效率，本文提出了一种基于BERT模型的改进方法。

具体而言，本文的改进方法包括两个步骤。首先，通过对论文进行关键词抽取，筛选出与论文内容相关的关键词。然后，将筛选出的关键词作为输入，使用BERT模型计算每个关键词的表示向量。最后，通过计算关键词表示向量的加权平均值，得到论文的表示向量。相比传统的基于BERT模型的方法，该方法仅计算关键词的表示向量，避免了对整个文档进行计算，从而提高了计算效率。

四、实验结果与讨论

本文使用了一些真实的硕士毕业论文数据集进行了实验，比较了传统的语义相似度计算方法和本文提出的改进方法在查重任务上的性能。实验结果表明，本文提出的改进方法在准确性和效率上都取得了显著的提升。

然而，本研究还存在一些限制。首先，实验数据集规模相对较小，只涵盖了部分论文领域。其次，本文仅使用了单一的语义相似度计算方法进行比较，并未考虑其他可能的方法。因此，未来的研究可以进一步扩大数据集规模，多模型组合，以提高语义相似度计算的准确性和效率。

参考文献：

[1] 陈飞, 韩立. 语义相似度计算方法研究[J]. 计算机科学, 2018, 45(4): 269-274.

[2] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[C]. North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, 2019: 4171-4186.

[3] Mikolov T, Chen K, Corrado G, et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.论文查重降不下来怎么办论必过