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推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of , a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance () is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to , which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to . The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches , an improvement of over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！
2 月 17 日，Rob Yeung 博士发表。17 条评论
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什么是自然语言处理？ 神经语言程序设计 (NLP) 是一种教练方法，由 Richard Bandler、John Grinder 和 Frank Pucelik 在 1970 年代设计。然而，许多循证科学家和心理学家对 NLP 持强烈批评态度，有些人甚至将其添加到所谓的“不可信疗法”列表中。
NLP 创建后，其思想主要以易于阅读的书籍和培训计划的形式传播，旨在帮助人们实现变革和成功。甚至自助作家 Tony Robbins 最初也开始教人们 NLP 技术，直到 1980 年代后期的一场诉讼（由 NLP 共同创造者理查德·班德勒（Richard Bandler）提起）。在庭外和解中，罗宾斯同意为罗宾斯在 NLP 认证的每个人向 NLP 协会支付 200 美元。和解后不久，罗宾斯停止了 NLP 技术的培训，而是创建了自己的方法，他称之为神经联想条件反射 (NAC)。
为什么 NLP 如此有争议？ 在心理治疗中，有许多所谓的大师创造了自己的治疗技术。其中一些所谓的专家以一种愤世嫉俗的观点创造了自己的方法——出售疗法以赚钱。这些自称为专家的其他人可能认为他们真的做得很好——即使没有任何科学证据支持他们的说法。
2006 年，一组研究人员进行了一项调查，要求 101 名心理 健康 专业人士对数十种所谓的心理疗法的可信度进行评分。研究人员由约翰诺克罗斯领导，他从罗德岛大学获得临床心理学博士学位。在进行调查时，他是费城斯克兰顿大学的心理学教授。
诺克罗斯和他的团队要求专家（主要由美国心理学会的研究员以及心理 健康 学术期刊的现任和前任编辑）以 1 的等级对各种假设的疗法进行评分（因为“完全没有信誉”） ) 到 5（对于“肯定名誉扫地”）。例如，有一种叫做天使疗法的东西，从业者用它来治疗精神和行为障碍。天使疗法的评分为 - 非常不可信。用于治疗精神或行为障碍的前世疗法评分为 。
NLP 的评分为 。事实上，它被评为比其他疗法更不可信，例如治疗阴茎嫉妒的心理疗法（其得分略低，为 ）。甚至用于治疗精神和行为障碍的针灸也获得了 的更有利（即不那么不可信）的评分。
悉尼大学研究员 Anthony Grant 指出，许多研究人员“认为 NLP 不是基于证据的（即几乎没有同行评审的证据表明 NLP 确实有效。然后另一方可能会回应说，从业者知道它有效，因为他们已经亲眼目睹了 NLP 客户的重大变化。”
据推测，即使是使用天使疗法和前世疗法的从业者也相信他们通过他们的方法亲眼目睹了重大变化。然而，有些人可能会争辩说，没有 证据的 单纯 信念 实际上可能更好地被视为妄想。
NLP 从业者接受了多少培训？ 许多商业上可用的程序表示，它们可以在大约 12 到 15 天内证明人们成为 NLP 的大师级从业者。但是，考虑到英国和美国的大多数咨询或临床心理学家需要三到五年的时间才能获得资格和认证。
NLP 的现代心理学观点是什么？ 研究人员和合格的心理学家大多谴责 NLP。在 2019 年发表在 International Coaching Psychology Review 上的 一篇论文中，一组专家写道：“有许多 NLP 的批评者，他们将 NLP 视为一种伪科学、流行心理学甚至是邪教，没有任何证据证明其有效性。”
根据他们自己对 NLP 主题的 90 篇文章的调查，他们得出结论：“总而言之，没有实证研究为仅基于 NLP 工具和技术的辅导有效性提供证据。”
这很重要。他们没有发现只有少数科学研究支持 NLP。他们发现 没有 纸- 零 ， 小人物 ， 而不是一个 。
举一个例子，考虑由赫特福德大学心理学教授理查德·怀斯曼领导的一系列调查。NLP 认为，人们的眼球运动可以表明他们的精神状态，甚至在他们撒谎的时候。然而，怀斯曼及其同事收集的数据使他们得出结论：“三项研究的结果未能支持 NLP 的主张。”
在最近的另一篇学术论文中，亨利商学院的研究人员乔纳森·帕斯莫尔 (Jonathan Passmore) 和塔蒂亚娜·罗森 (Tatiana Rowson) 回顾了 NLP 的科学并得出结论：“我们毫不犹豫地认为教练心理学家和那些对循证教练感兴趣的人忽略 NLP 是明智之举品牌支持存在明确证据基础的模型、方法和技术。”
一个由托马斯WITKOWSKI独立检讨使用较强的语言，批评NLP“完全从科学借款或表达式提到它，没有任何科学意义的。它的名字已经可以看出——神经语言编程——这是一种残酷的欺。在神经元层面，它没有提供任何解释，它与学术语言学或编程没有任何共同之处。” 在论文的结尾，他总结道：“NLP 代表伪科学垃圾，应该永远封存起来。”
如果不是 NLP，那还有什么？ 英国国民 健康 服务 (NHS) 指出，以认知行为疗法 (CBT) 为基础的自助书籍、应用程序和课程可能会有用。例如，NHS 网站推荐了一些可以免费访问的应用程序和在线工具。在书籍方面，NHS 网站建议：“检查一本书是否由具有丰富经验并在专业机构（例如英国心理学会）注册的顾问或治疗师撰写。”
编辑距离（Minimum Edit Distance，MED），由俄罗斯科学家 Vladimir Levenshtein 在1965年提出，也因此而得名 Levenshtein Distance。
在信息论、语言学和计算机科学领域，Levenshtein Distance 是用来度量两个序列相似程度的指标。通俗地来讲，编辑距离指的是在两个单词 之间，由其中一个单词 转换为另一个单词 所需要的最少 单字符编辑操作 次数。
在这里定义的单字符编辑操作有且仅有三种：
譬如，"kitten" 和 "sitting" 这两个单词，由 "kitten" 转换为 "sitting" 需要的最少单字符编辑操作有：
→ sitten (substitution of "s" for "k") → sittin (substitution of "i" for "e") → sitting (insertion of "g" at the end)
因此，"kitten" 和 "sitting" 这两个单词之间的编辑距离为 3 。
我们将两个字符串 的 Levenshtein Distance 表示为 ，其中 和 分别对应 的长度。那么，在这里两个字符串 的 Levenshtein Distance，即 可用如下的数学语言描述：
以 和 为例，建立一个矩阵，通过矩阵记录计算好的距离：
当 时， ，根据此初始化矩阵的第一行和第一列:
依据上面的公式可以继续推导出第二行：
第二行（index = 1）推导
继续迭代，第三行（index = 2）推导
直至推导出最终结果：
1 递归方式
2 动态规划 递归是从后向前分解，那与之相对的就是从前向后计算，逐渐推导出最终结果，此法被称之为动态规划，动态规划很适用于具有重叠计算性质的问题，但这个过程中会存储大量的中间计算的结果，一个好的动态规划算法会尽量减少空间复杂度。
编辑距离是NLP基本的度量文本相似度的算法，可以作为文本相似任务的重要特征之一，其可应用于诸如拼写检查、论文查重、基因序列分析等多个方面。但是其缺点也很明显，算法基于文本自身的结构去计算，并没有办法获取到语义层面的信息。
由于需要利用矩阵，故空间复杂度为O(MN)。这个在两个字符串都比较短小的情况下，能获得不错的性能。不过，如果字符串比较长的情况下，就需要极大的空间存放矩阵。例如：两个字符串都是20000字符，则 LD 矩阵的大小为：20000 * 20000 * 2=800000000 Byte=800MB。
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每年的5、6月份，本科生们都会面临论文查重这个问题。学校一般多会指定一个查重系统，但是每个学校使用的查重系统不同。本科毕业论文怎么查重？ 一般论文查重也就是查论文的抄袭率，通过论文查重系统，检测结果是否符合学校要求。对于查重率，也需要我们看看查重系统进行具体的核算工作方式和准确率。本科毕业论文一般在30％以下，可以进入答辩环节；而30％到50％之间的论文需要修改；50％以上的论文需要延期答辩。 在论文查重过程中也可以通过发现，本科的查重怎么查都是和连续进行字符以及有关的。如果论文连续13个字与检查系统的内容相似，就会被认定为过高。在具体的查重过程中，当然也需要我们选择一个专业性，安全性具有较高的查重系统，除了进行核算准确之外，对于企业出现的重复论文主要内容也可以通过直接标红，这样学生也有利于后续文章的修改。要说复习的原则就是按照这样的复习方法，所以写论文的时候即使有副本的内容，也不会出现连续13次相同的情况。 如果真的想了解本科毕业论文怎么查重，那么需要我们确定好哪个系统比较安全，并且还能保证严格性的。学校也有专门的论文查重系统，支持大量上传，所以这些系统一般是为各大高校提供服务的。不过自己自查还是使用不了的，所以我们需要使用一些初稿查重系统。
第一，在很多的查重软件的首页上，会有很多论文查重系统的入口，我们要怎么选择呢？知网VIP查重的系统是研究生的论文查重系统，这个的查重系统是学术论文的对比库。还有个是知网小分解的查重，有很多人不知道这个系统，这个系统是不会限制文章的类型，也是不限制人群的。第二，在确定下来的查重系统之后，就要把自己的论文上传上去，系统会把你上传的论文自动转换成文本的形式和数据库进行比较的，知网查重的系统如果有连续13个字数是重复的，那么重复的部分就会有红色的标记。第三， 最后，我们需要等待的就是论文检测出来的结果了，一般知网检测的结果是以报告的形式出现的，一般报告的重复率抄袭的都会有红色的标记明确指出来，也会把重复的地方写清楚文章或者文献重复；这样就可以很方便的进行修改。查重的软件有很多，给大家推荐一些:适合初稿采用的：万方、维普；适合修改论文的：维普、知网小分解、知网大分解、知网PMLC；定稿使用的：知网PMLC、知网硕博vip。
很多人第一次接触到论文查重，所以可能不知道论文查重是什么。怎么使我们的查重率降低，不用担心论文的重复率，这些问题我相信很多人都非常重视，并且关注着。今天小编就给大家来具体说说这些问题。cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
本科毕业论文是怎么进行查重的？
一般在学校这方面来看，本科毕业论文重复率的要求一般是在20％左右。只要达到这个重复率标准，我们才可以进行接下来的答辩，但是论文查重通过只是一般的要求，有的学校要求会更加严格一些，例如需要重复率达到15%才能参加答辩，所以不同学校有不同要求，这取决于不同的学校。
本科毕业论文的重复率标准是什么？
不管做什么都必须有个标准，这样可以更好的开展学习。如果一篇论文中出现了一些相关专业技术术语，这通常我们不会影响包括在重复率中，但如果通过这些术语在论文中使用得太频繁，那么在查重过程中也可以更加突出显示这些术语。
正如我们所知，本文回顾重复率标准，在了解的过程当中，我们需要按照学校给出的重复率标准做好，我们必须首先理解论文的一些基本论文查重制度，这样在进行论文修改时，才会得到比较有效的结果。
毕业论文查重的主要目的就是为了遏制学生们的学术不端行为。学术不端会严重地影响学术创新，所谓论文查重就是通过论文检测系统，将提交的论文与系统数据库的资料进行相似度的比对检测，目前已成为防止学术不端行为的重要手段被广泛地使用。大部分的高校一般对于本科生的毕业论文都会要求总相似度小于30%才能合格，如果总相似比大于30％的话则需要进行返修，修改完后可申请一次复查。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
如果你的论文因学术不端而失败，情节严重的学校将直接取消本次论文答辩的资格，并延迟论文答辩。一般来说，论文答辩将在六个月后一年内推迟。修改后，学生论文将再次接受查重。只有通过考试，你才能顺利毕业。如果情节不是很严重，一般导师会给出修改意见，然后规定论文将在一定时间内修改，然后重新检查论文，重新检查论文，然后提交自己的论文。只有通过导师和学院的审查，你才能参加论文答辩。如果你通过了，你仍然可以正常毕业。因此，每个人在写论文时都必须确保论文的原创性，并确保论文中没有学术不端行为。
passyyds查重一般需要十分钟左右。Passyyds论文查重网站查论文很快，十分钟左右就出结果。PaperPass论文检测系统拥有强大的对比数据库，论文查重时需要逐字逐句的进行匹配对比。检测10000字大约需要10分钟。
论文查重就是查你的论文正文部分，还要你参考的那些文献，有没有引用正确。有一点可以记下，图片是不会被查重的。写完论文初稿别急着用知网查，先用免费的passyyds过一篇就大大不错，查重降重，可以多重复几次，最后才用知网，知网是很贵的，所以留着最后用。
了解必要论文有没有达到相关规定，那么就一定要看论文是不是具备原创性，写的时候有没有进行修改，内容在修改时有没有紧紧围绕主题。以上都满足的话毕业论文才算合格。大部人会遇到这样的难题，就是觉得毕业论文本身的感觉没有什么原创度上的困难，但在论文进行查重时原创度是很低的。下面一起来了解下论文重复率过高应该如何是好。论文查重率太高应该怎么办呢？就对查重论文来讲，如果存在论文重复率高的情况，那么在检测论文的系统之上，你必须要做的一件事就是能够马上修改。一份合格的论文检测系统大部分都有，他们的论文查重会在他们的查重会上都会有一份查重报告。考核表上的考核表，相对的内容会有一些。如果论文查重率很高，那么就会像在数据库查询中一样，在数据查询中出现一些销售话术。果真如此，相关查重报告中的某些话语就成了红色的一部分。这种红色的部分可以马上表现出来。其实，在所有的论文还没有交齐之前，有很多方法可以拯救它们。毕业论文的修改只要采取有效的方法就可以了。把标红的一部分用自己的话再叙述一遍，然后再检验一遍。第二遍检查后仍不符合规定的，重新修改一遍，再重新检查一遍修改后的毕业论文，看论文重复率是否符合规定。你的毕业论文只有达到要求才能提交。1.外文文献翻译:即查阅论文涉及领域的外文文献，特别是一些高水平的期刊文献，将理论翻译成中文，然后放入自己的论文中。2.改变措辞：当我们使用他人论文中的一些内容时，我们可以根据其原始含义改变一些单词和句子，如改变句子结构。更改关键字或直接删除和调整。3.中英翻译：即使用翻译软件将原中文翻译成英文，然后根据自己的理解将其翻译成中文。此时，原始句子结构也会发生变化，这可以在一定程度上降低论文的查重率。
论文查重主要查什么？查重是对学术的尊重，近年来学术不端行为愈演愈烈，引起了社会各界的广泛关注，因而如今教育界及相关行业也越来越重视查重这一方面。今天，paperfree小编就来给大家讲一讲论文查重主要是查什么。
第一、论文查重主要检查论文摘要、关键字、正文、引用等内容，而公式、图表等论文中的非文字内容，大部分论文查重系统都无法查重，因为系统没有开发这种不能进行比对的技术。
第二、对于参考文献，也就是论文中引用的部分，一般都会检测到是否按照规范的格式进行标注，格式不正确的话，可能会计算出重复率，如果引用的内容太多，也有可能将部分内容判定为抄袭。
第三、论文查重检测主要是针对文字，对语句的意义一般检测不出，但论文查重系统能是可以根据语句上下文进行语义识别的，也就是说，如果只是修改极个别的单词，那么论文查重时也有可能判定为重复抄袭。
第四、在进行论文查重的过程中，输入自己的真实姓名，以求更准确的查重论文，因为有的论文查重系统会根据作者的名字来查重该作者以前发表过的论文，然后删除该部分已发表的论文，并计算去除已发表的论文的重复率，以求查重结果更准确。
知网本科论文查重一般在200元左右，那么市面上其他的查重系统一千字的也都有
目前大部分查重网站都是收元1000字左右。为了可以节省查重费用，还是有一些值得信赖的平台提供试用服务，如果大家真想知道一万字的论文检测费用是多少，还可以考虑使用Paperfree免费查重、每日不限篇数和字数。可靠的平台基本都是收费的，论文检测多少钱完全看客户选择哪个平台。如果平台的测试报价更加公开透明，那么这种网站是值得考虑的。
论文查重都是需要费用的，就像知网查重基本都要收费的，并且价格也比较昂贵，但通常情况下大部分高校都会提供学校1-2次的免费查重机会，所以对于免费的机会还是要好好把握，别随便乱用。那么当论文完成后我们可以选择其他的查重系统先进行查重与修改，比如paperfree论文查重系统对初稿进行检测，然后按照查重报告进行修改降低重复率，达到学校要求后再提交学校进行最终的查重。假如学校不提供免费查重的机会，那就只能自己掏钱去查重了。论文查重通常需要多长时间？
二、论文查重多少钱一次通常情况下前期使用维普以及paperfree查重的价格没什么区别，只需我们确保论文是自己独立完成的，基本是可以通过初次检测，终稿的论文查重是最关键的，那么代表着我们能不能顺利毕业，这个阶段就建议使用知网查重，尽管知网查重比其他的查重费用要昂贵，但只要是知网上重复率达标后，上交学校后就没什么问题，知网查重费用大致在几百左右。为了避免花不必要的钱，有些学生会有机会到学校给的知网去检测，因此想要少花点钱，必须好好规划一番。
三、论文自己怎么查重免费知网作为行业内首屈一指的学术网站，收录了国内最大的数据库，目前与知网合作的高校超过90%，为学员的论文保驾护航。此外，大多数高校还会提供1-2次知网免费查重机会，学生可通过登录学校内网确定是否有论文免费查重入口。在学校要求知网查重的情况下，那么其他的查重系统主要是适用于论文初稿的查重，对于初次进行查重检测的用户，免费提供一定字数的查重。
本科论文查重一般200元。
如何解决问题：
首先，人在世间，不管是被动遇到突发事件，还是主动善于发现问题。
都要坦然面对，也是解决问题的第一步，也就是说要有冷静应对的心态，不应紧张。
其次是分析问题，首先分析问题的发生原因，这样可以避免再出同样问题。
其次是分析问题的复杂程度，这样省便于选择相关的解决方案。另外还要分析问题的解决预期效果。
最后是解决问题的方法了，这就实切到各的心理索质，社会实践等综合素质有很大的关系。
学历的重要性：
1、就业机会更大。随着社会的发展进步，文化水平素质的不断提高，企事业单位对人才的要求不断提升，学历也成了衡量人才的标准之一。
一般的公司在招聘时都对学历有硬性的要求，如果你有能力但是因为学历不够可能连面试的资格都没有。就算进入小公司，学历不高的话可能就比别人矮一截。因此，如果你想进入理想的公司，有更多好的求职机会，那就需要继续学习，提升学历和能力，让自己更有竞争力。
2、升职加薪更有优势。进入公司工作一段时间后，能力也不错，确迟迟没有升职加薪，那就要想想为什么了。现在的社会人才济济，大部分企业在员工晋升时都会参考学历的高低，甚至有些单位，在刚入职时就根据学历的高低定不同的薪资。
如果想有一个好的发展，除了努力工作外，还要学习提高自己的学历。拥有国家承认的学历，这样升职加薪参与竞聘时，才会更有优势。
论文哥准确度由很多因素决定的。是由很多因素决定的，一款论文查重入口的查重效果是否精准，是由该论文检测系统的论文检测数据库范围和论文检测原理决定的。
毕业季要结束了，很多同学终于写完了自己的论文，却在查重上遇到了“选择困难症”，市面上那么多论文查重软件，到底哪一款靠谱呢？毕竟这关系到自己能否顺利毕业，所以查重软件的安全性、准确性都至关重要。下面就来教教大家，如何分辨一款软件是否安全可靠！ 首先，最简便的方法是看界面的链接，HTTPS的安全性就会比HTTP高。HTTPS就是在HTTP的基础上通过传输加密和身份认证保证了传输过程的安全性。市面上大部分查重网站都采用的HTTPS加密技术，保障账号论文的安全，但大家也要留个心眼，注意一下。 其次，翻到界面的最下方，查看网站是否有ICP备案以及公司的相关信息。这一点可以分辨该产品是否正规。连ICP备案都没有的网站，我们还是避而远之吧。 最后，可以辨别一下查重时，你的论文是否上传到正规的服务器。 怎么查看服务器是否正规呢？就paperge论文查重来说，我们可以查询它的域名注册人信息，如下图所示，PaperGe采用阿里云服务器，文档上传阿里云OSS，不会收录和泄露送检文档的信息，并且PaperGe在检测完成后，还可以自己手动删除自己的论文及查重报告，来保障论文的安全。在一个查重软件都符合以上描述的时候，我们就基本可以安心查重了。 这些就是我提供给大家的辨别论文查重软件安全性的方法啦，当然，我们也可以从学长学姐那里打听他们当初用的是什么软件查重，这种方式也是比较靠谱的~ 再次提醒大家，上传论文前，一定要分辨查重软件是否值得信赖，对自己负责，避免论文泄露的情况！希望大家都能够顺利毕业~
大家在毕业前夕写论文的时候，不可避免地会担心自己论文的重复率偏高，没有达到学校的要求，这时候我们就会去网上的查重网站查一下自己的论文重复率。PaperGe论文哥查重网站就可以帮助大家在把论文提交到学校的查重系统之前，自己先检测论文的重复率，然后进行降重。那么PaperGe查重网站到底怎么样呢？接下来我就为大家介绍一下PaperGe查重网站。 PaperGe是一个可以自动降重的论文查重系统，聚合查重、自动降重、在线修改、实时查重为一体的高校论文写作辅助工具。它有三个版本的查重系统，分别为免费版、专业版和至尊版。免费版包含论文常用库，查重比例偏低，适用于初稿查重，如果结果过低，建议使用更高版本，至尊版查重最为全面，比知网还严格。 大家最关心的问题可能是PaperGe查重结果准不准。准不准只是相对的，如果高校或单位要求用PaperGe，那么PaperGe查重结果就最准的，每个单位要求的查重系统不一样，各个查重系统收录数据和算法都有差别，没有绝对的准，PaperGe数据涵盖了大多数期刊、学位论文数据、互联网数据等，引用的相似内容多数情况下都可以检测出来，对于前期修改论文参考性价比高。 PaperGe论文检测系统遵守相关保密规定，全站使用HTTPS加密协议,文档上传阿里云OSS，支持自主删除，报告加密。绝不收录和泄露送检文档的任何信息。 还有很多其他在论文撰写及论文查重的过程中可以帮到我们的工具。 欢迎大家使用PaperGe论文查重~