改動文字或句子能否降低文章的重復率

1、 如何降低上傳文獻的重復率？網(wǎng)上的“破解”方法層出不窮，更是五花八門，有人說增減文字，有人說調(diào)換詞語、句子或段落的順序 然而這些方法真的有效嗎？ 答案是否定的！ 這是為什么呢？ 分析原因，就不得不提系統(tǒng)的檢測技術(shù)原理和方法系統(tǒng)檢測原理示意圖：1、  多階自適應指紋分析技術(shù) AMLC采用CNKI自主研發(fā)的自適應多階指紋（AMFLP）特征檢測技術(shù)，具有檢測速度快，準確率、召回率較高，抗干擾性強等特征。支持篇章、段落、句子各層級檢測；支持文獻改寫，多篇文獻組合等各種文獻變形檢測；支持研究生學位論文、圖書專著等超長文獻的學術(shù)不端檢測。CNKI自適應多階指紋技術(shù)原理如下圖所示： 對任意一篇需要

2、檢測的文獻，系統(tǒng)首先對其進行分層處理，按照篇章、段落、句子等層級分別創(chuàng)建指紋，而句子級別的指紋，則建立在對句子進行句法分析的基礎上，是基于內(nèi)容理解的句子級索引。而比對資源庫中的比對文獻，也采取同樣技術(shù)創(chuàng)建指紋索引。 這樣的分層多階指紋結(jié)構(gòu)，不僅可以滿足我們對超長文獻的快速檢測，也滿足了系統(tǒng)對檢準率和檢全率的高要求。以字詞、短語或連續(xù)N個字為匹配索引的技術(shù)會造成大量的誤檢，N過大則會造成大量的漏檢，也無法檢測修改過的內(nèi)容。2、語義理解技術(shù) 知網(wǎng)成熟的SmartTextMiner知識挖掘技術(shù)與國際領(lǐng)先的NLPE自然語言處理技術(shù)，為檢測系統(tǒng)提供了強有力的技術(shù)支持。知網(wǎng)構(gòu)建了強大的語義分析框架，實現(xiàn)了

3、詞語、語句、句群、篇章分層級的語義分析，并已經(jīng)在詞語、語句和句群層面取得了豐碩的成果。 在以上技術(shù)的支持下，檢測系統(tǒng)實現(xiàn)了基于內(nèi)容的信息指紋技術(shù)與語義分析技術(shù)的有效結(jié)合，不僅保證了檢測結(jié)果的精準性，而且還具備了較強的抗干擾能力，支持文獻改寫、重組、翻譯等多種變換形式的檢測。  綜上所述，系統(tǒng)在識別重復和引用內(nèi)容時，會結(jié)合上下文的內(nèi)容，對達到一定的語義級別的內(nèi)容進行判定，并不是單純根據(jù)一兩個詞、字或者單獨的句子進行判斷。 完整內(nèi)容的重合情況，是由系統(tǒng)根據(jù)算法綜合得出的，對文獻內(nèi)容的原樣抄襲、改寫、語句順序調(diào)整等，都能自動檢測和識別，且能快速定位和動態(tài)標注顯示。 所以說，變換詞語、句子的順序，完全不好使！