基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf

基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf

ID:51199258

大小:8.79 MB

页数:48页

时间:2020-03-20

基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf_第1页
基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf_第2页
基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf_第3页
基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf_第4页
基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf_第5页
资源描述:

《基于情感语义特征的论文剽窃检查优化方法研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、基于情感语义特征的论义剽窃检杏优化方法研究u录目录mm1Abstract2m-mm41.1研究背景与意义41.1.1.社会背景41.1.2.技术趋势41.1.3.戍用背景与问题描述51.2本文研究内容与R标61.3论文章节安排6第二章相关技术研究综述82.1情感语义特征分析技术82.1.1基十语料库的情感语义特征分析82.1.2基于词典的情感语义特征分析92.2论文剽窃检查相关技术102.3本章小结12第二章基于情感语义特征的论文剽窃检査优化133.1剽窃检查优化流程133.2.论文结

2、构预处理153.3特征候选集降维163.4文字相似度计算173.5情感语义特征值计算183.6剽窃嫌疑判别方法193.7木章小结..20第四章情感特征语义词典构建214.1面向不同专业领域的情感语义词典214.2基础情感特征词典的设计与构建224.2.1机器训练与人T反馈的情感特征值调整234.3程度副词词典与句法模板构建26基于情感语义特征的论文剽窃检;&优化方法研5'tH录4.4木章小结27第五章原型系统设计与开发285.1基十云〒台的原型系统设计285.2原型系统软件史现335.3本

3、章小结37第六章实验设计与结果评价386.1情感语义识别准确度实验设计386.2原型系统性能实验与评价406.3本章小结42第七章总结与展望437.1.总结431.2.展望43参考文献45致谢46祛于情感语义特征的论文剽窃检A优化方法研究摘要摘要学术论文的剽窃现象屡见不鲜,如何通过有效的手段预防并遏制学术剽窃行为,已经成为各科研机构单位所关注的问题。作者所在课题组自2005起,在学术论文的剽窃检查与识别方面进行了大量研究和分析,并先后完成了基于词频统计的论文剽窃检查、基于相对单元密度的论文剽窃检查和基于写作风

4、格特征的论文剽窃检查等版本的系统研发。前两者在大篇幅抄袭和部分文字抄袭的情况下,较好的完成了对剽窃现象的识别和剽窃文字的定位分析,并通过大量的实验证明检查识别结果具有较高的召回率。后者在前两个版本的基础上,引入了针对写作风格特征的检查和识别算法,进一步优化了原有的检查方法,并在检查精度和系统执行效率方面,取得了较好的进展。但是,上述检查方法未考虑学术论文的情感特征,针对情感倾向性不同但文字相似度较高的情况下检查方法具有一定局限性。因此,我们在基于写作风格特征的检查方法基础上,引入针对情感特征语义的考量,优化现有的剽窃检查方法。本文的

5、主要工作有如下五个方面:1.研究比较国内外针对情感特征语义的识别和提取算法,分析本文作者所在课题组的甜期工作,说明现有检查方法存在的局限性,论证在学术论文剽窃检查中引入情感语义特征的可行性。2.在前期工作的基础上,结合@内外相关技术,提出基于语义情感特征的论文剽窃检查优化方法,建立情感语义特征问典和多种情感特征评价资源,设计并描述优化后的论文剽窃检查系统流程和检查算法。3.说明了基于云计算平台进行剽窃检查原型系统的技术方案,描述了具体的实现方法。4.通过论文宝剽窃检查系统的实证分析,阐述了基于情感语义特征的检查方法的优化效果,通过实

6、验数据,验证算法的有效性。本文所研究的基于情感语义特征的论文剽窃检查方法,是对本课题组甜期工作的优化改进,对学术论文中所包含的情感特征进行识别分析,为剽访检查课题引入新的考量,进一步完善剽窃检查算法,为打击学术腐败与学术剽窃行为起到有效的预防和]了占作用。关键词:情感语义特征,剽窃检查,语义问典1祛十情感语义特征的论文剽窃检杏优化方法研究AbstractAbstractThephenomenonofplagiarismisverycommonandallkindsofresearchinstitutionshavebeenfocus

7、edonhowtoresolvetheproblembyeffectivemeans.TheprojectteamwhichIattendedhasdonealotofresearchandanalysisonpaperplagiarismdetectionsince2005,andhascompletedafewversionsofplagiarismdetectionsystemswhichrespectivelyarebasedonfrequencystatisticsofkeywords,basedontherelative

8、unitdensityandbasedonthewritingstylecharacteristics.Theformertwoalgorithmshaveahighcapabilityofplagiarismdetectionand

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。