學術論文復制檢測的研究進展及新方法探討論文
隨著互聯網、數字圖書館和數字化分布式媒體的發(fā)展,海量信息以各種形態(tài)充斥著我們的日常生活。豐富的數字化資源給人們提供便利的同時,也給復制抄襲行為提供了滋生的溫床。尤其是近幾年來,學術造假、論文剽竊等一系列學術不端事件屢見不鮮。為此,通過設計并實現有效的抄襲檢測系統(tǒng),從技術層面上防止學術抄襲、抵制學術造假具有重要的理論意義和使用價值。以下是學習啦小編為大家精心準備的：學術論文復制檢測的研究進展及新方法探討相關論文。內容僅供參考，歡迎閱讀!
學術論文復制檢測的研究進展及新方法探討全文如下：
[摘要] 綜述國內外學術論文復制檢測的研究現狀，針對存在的問題提出以后研究的新思路：構建某一學科領域學術論文語料庫;以信息論為工具，針對某學科領域建立基于學術論文語料庫的統(tǒng)計語言模型;結合學術論文抄襲剽竊的特點，通過賦予描述資源對象語義信息的不同元數據項以不同的權函數，設計相似度算法;使用Lemur工具箱，在標準的TREC文檔集上對模型和算法進行檢驗;與Turnitin偵探剽竊系統(tǒng)進行實驗對比，評價該模型和算法的有效率和效果。
[關鍵詞] 學術論文 復制檢測 抄襲剽竊檢測 統(tǒng)計語言模型 文本相似度算法
自從方舟子的“新語絲”使原本長期存在于學術界的學術不端暴露出來之后，學術論文抄襲剽竊引起社會的廣泛關注。抄襲剽竊的表現形式多種多樣：有些只是在語言文字的表達形式上做手腳，換成同義詞或顛倒語句的表達順序，在文章框架、主要觀點和主要論據上卻沒有大的變化;有些直接大段地“引用”別人的內容;有些綜合運用多種手段，將多篇別人的文章拼湊而成自己的;有些“學術高手”直接拿國外的論文翻譯成中文發(fā)表，等等。抄襲和剽竊“手段”的越來越“高明”，給抄襲剽竊檢測帶來很大困難。抄襲檢測又叫復制檢測、剽竊檢測或副本檢測，根據檢測對象性質不同可分為圖像、聲音和文本復制檢測。學術論文抄襲檢測是文本復制檢測的一種，歸根到底是判斷兩篇學術論文的相似程度。“召回率”和“精準率”是判斷檢測算法好壞的兩個重要指標。為了進一步提高學術論文復制檢測判斷的準確率，針對學術論文的文檔相似度算法的改進和創(chuàng)新研究變得尤為重要。
1 國內外研究現狀及存在的問題
1.1 國外研究現狀
國外具有代表性的文檔相似度算法主要有以下幾種：①Manber提出一個sif工具，其“近似指紋”是用基于字符串匹配的方法來度量文件之間的相似性;②Brin等在“數字圖書館”工程中首次提出文本復制檢測機制COPS(copy protection system)系統(tǒng)與相應算法，奠定了論文抄襲檢測系統(tǒng)的基礎;③Garcia-Molin提出SCAM(Stanford copy analysis method)原型，改進了COPS系統(tǒng)，用于發(fā)現知識產權沖突。他使用基于詞頻統(tǒng)計的方法來度量文本相似性，后來把檢測范圍從單個注冊數據庫擴展到分布式數據庫上以及在Web上探測文本復制的方法;④貝爾實驗室的Heintze開發(fā)了KOALA系統(tǒng)用于剽竊檢測，采用與sif基本相同的算法;⑤si和Leong等人建立的CHEC系統(tǒng)首次把文檔結構信息引入到文本相似性度量中;⑥Stein提出一種方法，這種方法能產生一種“指紋”，在某種程度上能有效防止修改;⑦MeyerzuEissen等提出通過根據寫作風格上的變化來分析單篇文檔，從而決定是否有潛在抄襲;⑧美國學校首先引入Tumitin偵探剽竊數據庫，用于防止論文抄襲，此外還有其他類似軟件系統(tǒng)用于進行文檔相似度分析。當然不同的檢測系統(tǒng)其相似度算法的精度也不盡相同。
1.2 國內研究現狀
國內關于論文抄襲剽竊檢測方面已有一些研究：①張斯�通過對中文文本進行自動分詞，然后計算它們的相似度，從而判別文本是否抄襲，其對應裝置包括：樣本輸入裝置、樣本數據庫、自動分句分詞裝置、分詞數據庫、預處理裝置、特征詞數據庫、相似判別裝置、判別結果輸出裝置和控制處理裝置等。②鮑軍鵬通過文本的結構信息和語義信息提取文本特征，是通過運用文本剽竊判定模塊中設定的探針法，估計待檢測文本特征和特征庫中的文本特征的最大共同語義，并給出文本雷同度量，從而判別文本是否抄襲。③沈陽是通過先找到存儲空間內的格式遺留，再將這些遺留格式附近文檔的關鍵詞或/和句子或/和段落與文獻庫中的文獻內容進行比較，從而減少被檢測文檔的數據量，加快了反剽竊或轉載文檔檢測速度。④張履平通過對已植入水印的文章進行特征擷取，根據所取得的詞匯輸入搜尋引擎以搜尋相關可疑文章;根據與原文比對結果取得的句子進行水印解析;將所取得的水印信息與原來的水印比對，從而判斷是否為剽竊。⑤金博等則對基于篇章結構相似度的復制檢測算法有一些研究。
1.3 存在的問題
事實上，由于剽竊形式的多樣性和隱蔽性、語法和句法的復雜性等，目前主要采用的“數字指紋”和詞頻統(tǒng)計兩大類抄襲識別技術已經不能滿足實際的剽竊檢測需求，會造成很多漏檢和誤檢，其“召回率”和“精準率”都有待提高。歸根到底是因為其檢索模型有待突破，算法亟待改進或需創(chuàng)造全新的算法來針對學術論文抄襲剽竊檢測的實際。如何把握并充分利用學術論文的結構和語言特征，提供具有針對性的檢索模型和相似度算法及其實現系統(tǒng)，對能否在異構的分布式學術論文資源系統(tǒng)中，對抄襲剽竊檢測進行更精確的判斷至關重要。
2 學術論文復制檢測研究的新思路
針對以上問題，筆者提出以下學術論文復制檢測研究的新思路：①建立有針對性的學術論文語料庫;②通過對語料庫的深層加工、統(tǒng)計和學習，建立統(tǒng)計語言模型;③充分利用學術論文著錄項目自身的特點，通過將文檔結構化，賦予元數據項加權系數，運用卷積計算學術論文的相似度;④利用支持網絡語言的JAVA編程實現相似度算法;⑤通過將待檢測論文與數據庫中已有文獻對比，計算其相似度，當相似度超過某一閾值時，則判斷該論文有抄襲的可能，如圖1所示：
3 具體方法及步驟
3.1 建立某一學科專業(yè)的學術論文語料庫
新一代的兆億級的大規(guī)模語料庫可以作為語言模型的訓練和測試手段，用以評價一個語言模型的質量。本文建立的語料庫中存放的是在學術論文語言的實際使用中真實出現過的學術論文語言材料;是以電子計算機為載體，承載學術資源語言知識的基礎資源;通過對真實語料進行分析和處理等加工，使之成為本文的學術論文抄襲檢測模型和算法的訓練與測試手段。
利用豐富的學術資源數據庫，如Dialog、SCI、EI、INSPE、IEEE、Science Direct、EBSCO、PQDD、SPRINGERLINK、KLUWER、Science online、Medline、CNKI、中文科技期刊全文數據庫、萬方數據科技信息子系統(tǒng)、萬方數據商業(yè)信息子系統(tǒng)、七國兩組織的專利數據庫、國內外專利數據庫等異構的分布資源，通過信息檢索，從某一學科專業(yè)著手，構建某一學科專業(yè)領域的學術論文語料庫。
3.2 以信息論為工具，創(chuàng)建統(tǒng)計語言模型用于學術論文檢索
數學是解決信息檢索和自然語言處理的最好工具。其實早在幾十年前，數學家兼信息論專家香農(Claude Shannon)就提出了用數學方法處理自然語言的想法。語音和語言處理大師賈里尼克(Fred Je-
linek)首先成功利用數學方法解決了自然語言處理問題。統(tǒng)計語言模型(即基于統(tǒng)計的語言模型)通常是概率模型，計算機借助于統(tǒng)計語言模型的概率參數，可以估計出自然語言中每個句子出現的可能性，而不是簡單地判斷該句子是否符合文法。統(tǒng)計語言模型以概率頒布的形式描述了任意語句(字符串)s屬于某種語言集合的可能性，需要對任意的語句s都給出一個概率值，例如：P(他/認真/學習)=0.02。本文充分利用學術論文不同于報紙新聞論文或其他類型文檔的語言特點，以建立的學術論文語料為訓練和測試基礎，提出新的基于學術論文的統(tǒng)計語言模型作為針對學術論文抄襲剽竊檢測算法的檢索語言模型。具體做法為：以信息論為工具，把握學術論文的語言特點，通過對以上所建立的學科專業(yè)語料庫進行深層加工、統(tǒng)計和學習，獲取大規(guī)模真實學術論文語料中的語言知識，建立基于學術論文語料庫的統(tǒng)計語言模型;通過實驗，與其他文本信息檢索模型進行比較，論證其有效性。
3.3 利用學術論文中描述資源對象語義信息的元數據結構，計算文檔相似度
充分利用正式出版的學術論文的結構特點，根據學術論文中標引出的K個描述資源對象語義信息的元數據(Di，i=1，2…k)，將學術論文結構化;然后利用已有的基于學術論文語料庫的統(tǒng)計語言模型，將待比較的論文的各相同元數據Di(i=1，2…k)部分進行比對得相似度si，再根據元數據對論文的重要程度給定第i個元數據項相似度權函數wi;則整篇學術論文總體的相似度為Sd=∑Wi*Si。
具體算法舉例如下：
將待檢測的學術論文的元數據如題名Til、關鍵詞Kyl、摘要Abl、正文.Tel、參考文獻Rel等元數據字段抽取出來，與語料庫中已有論文的相應元數據字段內容題名Ti2、關鍵詞Ky2、摘要Ab2、正文Tx2、參考文獻Re2進行相似度計算。計算時，在篇名字段前給以0.25，0.4，0.15，0.1和0.1的加權系數。建立的統(tǒng)計語言模型計算待測論文和語料庫中已出版的論文j同一元數據字段的內容相似程度，記為：Sim_Tij，sim―Kyj，Sim_Abj，Sire Tej，Sim_Rej，卷積后得整篇論文與語料庫中某篇論文j的相似程度值計算公式為：Sinai―larity_paper_j=0.25×Sim_Tij+0.4×Sim_Kyj+0.15×Sim_Abj+0.1×Sim_Txj+0.1×Sim_Rej;再計算與待檢測論文最相似的那個最大相似度Max_Similarity=Max{Simflarity_paper_j};如果Max_Similarity大于設定的閥值1(如40%)，則判斷為疑似抄襲，這樣的論文需要審稿專家仔細認真審理，如果Max_Similarity大于設定的閥值2(比設定的閥值1大，如80%)，這樣的論文極有可能存在抄襲，需要審稿專家特別注意。在計算相似度值后，計算機系統(tǒng)記錄下相似度高于設定閥值的抄襲和被抄襲的學術論文來源、相似度值、及其各元數據項信息(包括作者信息)。以上各元數據項相似度計算過程中，加權系數可以根據需要做適當調整為其他數值，但系數總和為1。
3.4 推廣使用
通過對某一學科專業(yè)的研究，進一步拓展到其他學科領域，從而最終實現在異構的分布式學術論文資源系統(tǒng)中，對各個學科領域的學術論文抄襲剽竊進行跨平臺檢測。
4 研究展望及難點、解決辦法
今后的研究主要是將以上思想和方法步驟通過實驗進行論證。通過JAVA編程實現算法，同時能實現對于空間地址分布和數據異構的學術資源進行跨平臺的復制檢測。使用支持語言模型的Lemur工具箱，在標準的TREC文檔集上做測試試驗，并對算法的召回率和精準率作出量化;選擇與Turnitin偵探剽竊系統(tǒng)進行實驗對比，評價該基于學術論文語料庫的統(tǒng)計語言模型及算法。
研究的難點主要在于：①對學術論文語料庫進行深層加工、統(tǒng)計和學習，獲取大規(guī)模學術論文語言知識;②計算學術論文相似度時，不同元數據項其權函數的確定;③思想剽竊、風格剽竊等深度剽竊特征的提取;④自然語言中的多詞一義易造成漏檢(漏判)等。為了解決以上問題，可以聯合數據庫商，構建某一學科專業(yè)領域的語料庫，并從大量科技查新工作等實際檢索實踐中，統(tǒng)計出不同元數據項對相似度算法的貢獻率來進一步確定不同元數據項權函數。語境框架是一個三維的語義描述，它把文本內容抽象成領域(靜態(tài)范疇)、情景(動態(tài)描述)、背景(褒貶、參照等)3個框架，應在語境框架的基礎上，設計實現對思想剽竊、風格剽竊等深度剽竊特征的提取算法。通過構建學科專業(yè)學術論文關鍵詞詞典和利用同義詞詞林，可以克服多詞一義時的漏檢，提高招回率。
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