知网查重降重技巧详细讲解

作者:查重猫     发表时间:2021-07-11 16:50:35   浏览次数:12



当重复检查后纸张的重复率太高时,我们将尽一切可能减轻CNKI的重量。目前,90%的大学采用中国知网的学术不端行为检测系统(“知网”)。HowNet的重复率是判断毕业生是否剽窃的唯一标准,因此降低HowNet的重复率(减少纸张重度)是必修课。以下是对知网查重降重技巧详细讲解,这些技巧用于修改句子模式以在HowNet上进行重复检查和修订:

知网查重降重技巧详细讲解之句子模式

1,有关概念和定义

重复原始文本:

“ TextRank算法是一种基于图形的文本排序算法。基本思想来自Google的PageRank算法,该算法使用投票机制,将文本分为几个组成单元(单词,句子)并建立图形模型。排序文本中的重要组成部分,仅使用单个文档本身的信息即可实现关键字的提取和摘要;与LDA和HMM等模型不同,TextRank不需要预先学习和训练多个文档,因为它简洁明了且有效地被广泛使用。”

修改句子后:

“ TextRank算法是一种排序算法,主要作用于文本中基于图的算法。该算法的灵感来自Google的PageRank算法。首先是将文本划分为多个不同的组和单元。构造相应的图形模型,然后使用表决原理对文本中的主要成分进行排序,并在文档本身中提取关键字,TextRank的工作机制与LDA和HMM模型不同,使用过程。有必要事先完成文档的培训,在具体操作中既简单实用,又得到了广泛的应用。”

重复率显示为0。

定义是最容易重复的地方。关键字无法更改,原始意图也无法更改。句子的结构通常是主语,谓语和宾语,其他所有东西都是形容词。不能更改主语和宾语,可以使用形容词和其他辅助术语进行修改。通过改变单词,前后调整句子结构可以达到减轻体重的目的。

2,对于描述性句子

“ TextRank通用模型可以表示为有向加权图G=(V,E),由点集V和边集E组成。E是V×V的子集。任意两个点Vi Vj之间的边的权重为wji。对于给定的点Vi,In(Vi)是指向该点地点的集合,Out(Vi)是指向点Vi地点的集合。Vi定义如下:“

修改后:

“ TextRank通用模型是有向加权图G=(V,E),由点集V和边集E组成。E代表V×V的子集。图中的任何内容权重两个点Vi和Vj之间的边的交点是wji。如果是给定点Vi,则In(Vi)是指向该点的点集,Out(Vi)是点Vi指向的点集。点Vi的计算宣传如下:“

这种重复没有太大的修改空间。但根据知网的特点,仍可以逐字修改。

3,对于桌子

HowNet的表格用于重复检查,并包含在重复率中。如果重复该表,则可以在较小范围内修改和调整表内容的文本。建议使用该表作为最终修改。

4,其他修饰句型

其他描述性句子可以根据句子的含义进行修改,并且可以在保持原始含义的情况下进行调整。减轻体重的方法和方法有很多种,但只有通过手动操作,手术刀精确地减轻体重也可以达到真正的效果,这样做是安全的。

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