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论文的起源是非常早，大概从中世纪的经院哲学时代就已经开始出现了论文的萌芽至于后来为什么论文的写作成为一种标准的模式，大概是从普鲁士的改革开始的，从普鲁士教育改革时代开始论文的写作开始成为一种必须的学业证明，后续的德国教育延续了普鲁士教育的诸多因素
是翟天临。论文查重，是高校学子要顺利毕业必过的一道关。学生必须将论文跟以往的资源数据库进行比对，重复率超过学校所允许的比例，学生的论文就没办法通过审核，也就意味着没有办法顺利毕业。查重是国内外高校通行的做法，具备很高的权威性。
论文查重，即查重复率，也就是文字复制比，是高校对学术不端文献的检测。当你将论文上传到检测框后，数据库就会开始进行检索，先提取其中的相似片段，然后进行反复的对比，根据对比结果中的重复段落提供检测报告，直接指明论文的重复率（重复率就是重复字数在整篇文章字数中的比值）。目前比较好的查重软件有学客行等等
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知网查重的算法是使用计算机开展知网查重识别的研究首先要对数字文档进行分析处理,而数字文档又可分为两种类别,即:自然语言文本和形式语言文本。形式语言文本比较典型的是计算机程序源代码,虽然抄袭的案例较多,但因其具有规范的语法和语句结构特点,相对比较容易分析处理,针对此类抄袭识别的研究也较早。而自然语言文本(如:论文等)复制检测原理的出现比程序复制检测晚了20年。②1993年,美国亚利桑那大学的Manber提出了“近似指纹”概念,基于此提出了sif工具,用基于字符串匹配的方法来度量文件之间的相似性。美国斯坦福大学的Brin等人首次提出了COPS系统与相应算法,其后提出的SCAM原型对此进行了改进了。SCAM借鉴了信息检索技术中的向量空间模型,使用基于词频统计的方法来度量文本相似性。香港理工大学的Si和Leong等人采用统计关键词的方法来度量文本相似性,建立了CHECK原型,并首次在相似性度量中引入文档的结构信息。到了2000年,Monostori等人用后缀树来搜寻字符串之间的最大子串,建立了MDR原型。在此之前,全美国的教育工作者们现已懂得综合运用课堂书写段落样本、互联网搜索工具和反剽窃技术三结合手段遏制欺的源头。③ 对于中文论文的抄袭识别,存在更大的困难。汉语与英文不同,它以字为基本的书写单位,词与词之间没有明显的区分标记,因此,中文分词是汉语文档处理的基础。汉语文本抄袭识别系统首先需要分词作为其最基本的模块,因此,中文文本自动分词的好坏在一定程度上影响抄袭识别的准确性。同时计算机在自然语言理解方面有欠缺,而抄袭又不仅仅局限于照抄照搬式的,很难达到准确的抄袭识别。所以解决中文论文抄袭识别问题还不能全盘照搬国外技术。北京邮电大学张焕炯等用编码理论中汉明距离的计算公式计算文本相似度。中科院计算所以属性论为理论依据,计算向量之间的匹配距离,从而得到文本相似度。程玉柱等以汉字数学表达式理论为基础,将文本相似度计算转换为空间坐标系中向量夹角余弦的计算问题。西安交通大学的宋擒豹等人开发了CDSDG系统,采用基于词频统计的重叠度度量算法在不同粒度计算总体语义重叠度和结构重叠度。此算法不但能检测数字正文整体非法复制行为,而且还能检测诸如子集复制和移位局部复制等部分非法复制行为。晋耀红基于语境框架的相似度计算算法,考虑了对象之间的语义关系,从语义的角度给出文本之间的相似关系。大连理工大学的金博、史彦军、滕弘飞针对学术论文的特有结构,对学术论文进行篇章结构分析,再通过数字指纹和词频统计等方法计算出学术论文之间的相似度。张明辉针对重复网页问题提出了基于段落的分段签名近似镜像新算法。鲍军鹏等基于网格的文本复制检测系统提出了语义序列核方法的复制检测原理。金博、史彦军、滕弘飞少给出了一个基于语义理解的复制检测系统架构,其核心是以知网词语相似度计算为基础,并将应用范围扩大到段落。聂规划等基于本体的论文复制检测系统利用语义网本体技术构建论文本体和计算论文相似度。请继续关注上学吧论文查重（），更多有关论文检测信息尽在其中。
那你毕业为什么要写论文呢？写论文是对你大学四年学习的总结，是老师对你学业的评估，就和期末考试是一样的。
是翟天临。论文查重，是高校学子要顺利毕业必过的一道关。学生必须将论文跟以往的资源数据库进行比对，重复率超过学校所允许的比例，学生的论文就没办法通过审核，也就意味着没有办法顺利毕业。查重是国内外高校通行的做法，具备很高的权威性。
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