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计算相似度首先需要把论文内容转换成可被机器理解的数据结构,这种转换方式可以是文本向量化,将原始论文文本转换成一系列数字,表示文本中每个词的词频和词序等信息;也可以是文本分类,将原始论文文本按内容类别进行划分,以确定论文的主题分布;还可以是文本分析,对原始论文文本内容进行语义分析,以确定文本中各个词汇的句法和语义结构。
接下来就可以利用机器学习技术,基于某种算法,将被检测论文的数据结构与原始论文的数据结构进行比较,以计算出它们之间的相似程度。比较的方式可以是计算文本向量的欧式距离,也可以是计算文本分类的互信息,还可以是计算文本分析的语义相似度。最后根据计算出的相似度结果,就可以判断原始论文与被检测论文之间的相似程度。
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扩展资料:
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