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  • 怎样避免论文代码查重

    千次阅读 2020-12-13 11:18:33
    怎样避免论文代码查重的那个人...今后,我们会严格要求本科生和硕士、博士毕业生进行论文查重,只有这样才能真正提高人才培养质量,并且机制也会更加健全。2018届本科生毕业论文(设计)工作启动啦!关于组织开展2019...

    怎样避免论文代码查重的那个人,如果你没有查过文字的硬性要求,可以在一些网站上搜索“文献”二、关键词很多年前,国家教育部出台了相关政策。不仅鼓励研究生撰写学位论文,还把学士、硕士论文作为毕业必须搞,也是有着很大的改革方向的。今后,我们会严格要求本科生和硕士、博士毕业生进行论文查重,只有这样才能真正提高人才培养质量,并且机制也会更加健全。

    2018届本科生毕业论文(设计)工作启动啦!

    关于组织开展2019届本科生毕业论文(设计)工作的通知为做好我校2018届本科生毕业答辩及学位授予工作,根据学校《中南民族大学关于毕业论文(设计)各环节流程管理规定》(校教【2016】4号)及《中南民族大学本科生毕业论文(设计)工作管理条例》(院字〔2013〕5号)精神,现将有关事项具体安排通知如下:一、组织领导和工作安排各学生毕业论文(设计)工作实施安排如下:(一)学校成立以院、系为单位按照专业成立由指导教师与学生共同参与的“2017届本专科毕业生毕业论文(设计)工作启动仪式”。学生应当充分认识到毕业论文(设计)对学生来说的重要性以及在教师的指导和帮助下,综合运用所学知识完成毕业论文(设计)工作。(二)院、系对学生毕业论文(设计)工作实行宏观指导。首先,各学院成立毕业论文(设计)工作领导小组,对所负责毕业论文(设计)工作的各阶段和任务进行指导;其次,院系成立毕业论文(设计)答辩委员会;再次,各学院成立答辩小组,召开毕业论文(设计)宣传贯动会,明确答辩程序和要求。

    2、时间和地点时间:2015年6月1日(周五)14:30--16:00地点:中南民族大学继续教育学院三、要求:每篇毕业论文(设计)必须是1000字以上版式(封面、目录、正文、参考文献等)。

    4、组织领导和工作安排各学院自2016级2017届本科毕业生的毕业设计工作时间原则上应经常进行。学生选题、确定指导教师、开展论文工作。

    (3)选择适合自己的题目;

    (4)充分调动毕业班同学参与各项实习的积极性,使大四在课程结束时的学期成绩达到优或良以上并能按时提交评语,评委会将最终给予一定精神鼓励和物质奖励

    (四)规范毕业论文格式、装订顺序

    1.封面;

    2.毕业论文诚信声明书

    3.毕业论文任务书

    4.指导记录表;5.答辩资格审查表

    6.独立完成毕业论文(设计)过程中所承担的具体工作(包括撰写、编制答辩纲要及其他相关材料)。

    86附件:毕业论文原创性声明、毕业论文使用授权声明、毕业论文版权使用授杈说明

    7.毕业论文(设计)摘登清单(必须为word格式)

    9.论文打印格式(必须为pdf格式)

    10.论文打印格式(必须为jpg格式)

    11.论文格式要求

    ①页眉:论文题目:二号黑体居中;副标题:小三号仿宋居中

    ②页脚:每页(必须为奇数页):正文前(必须为偶数页):页码连续。

    ③页码从“封面”→“摘要”→页码-第ⅰ页开始,至此,封面、摘要、目录、正文基本构成了如下形状样式:

    封面内容

    ①论文题目:三号字,居中,加粗;副标题:五号楷体居中,加粗;副标题:五号楷体居中,加粗,居中;副标题:小四号仿宋加粗;正文部分:五号仿宋,行距:固定值22磅,段落间距为固定值28磅,首行缩进0个空行,段前段后均不空行。

    ③扉页摘要:二号黑体居左;英文名称:二号timesnewroman,字号为小五号,段前段后均不空行

    ④目录:二号黑体居中,段前段后均空行

    ⑤章节目录:三号黑体居左;目录中的条级次要分明,层次代号依次类推。

    ⑥致谢:三号黑体居左。致谢中的对象包含人员、专家和其它需要感谢的组织或个人

    2.正文正文采用阿拉伯数字编排格式,如图4-1所示(表4-1)表4-1正文格式

    (1)正文章序和标题层次应整齐清晰,相似度宜高。

    论文查重    论文降重神器    本科论文查重率

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  • 文本查重系统

    2019-04-01 15:16:14
    整体框架部分参照牛客初级项目:python2.7+flaskweb+mysql,实现界面参照https://blog.csdn.net/wangyan2647/article/details/88430404
  • 前言本文涉及代码已上传个人GitHub题目:论文查重描述如下:设计一个论文查重算法,给出一个原文文件和一个在这份原文上经过了增删改的抄袭版论文的文件,在答案文件中输出其重复率。原文示例:今天是星期天,天气晴...

    前言

    本文涉及代码已上传个人GitHub

    题目:论文查重

    描述如下:

    设计一个论文查重算法,给出一个原文文件和一个在这份原文上经过了增删改的抄袭版论文的文件,在答案文件中输出其重复率。

    原文示例:今天是星期天,天气晴,今天晚上我要去看电影。

    抄袭版示例:今天是周天,天气晴朗,我晚上要去看电影。

    要求输入输出采用文件输入输出,规范如下:

    从命令行参数给出:论文原文的文件的绝对路径。

    从命令行参数给出:抄袭版论文的文件的绝对路径。

    从命令行参数给出:输出的答案文件的绝对路径。

    我们提供一份样例,课堂上下发,上传到班级群,使用方法是:orig.txt是原文,其他orig_add.txt等均为抄袭版论文。

    注意:答案文件中输出的答案为浮点型,精确到小数点后两位

    查询网上文章,总结出实现思路:

    先将待处理的数据(中文文章)进行分词,得到一个存储若干个词汇的列表

    接着计算并记录出列表中词汇对应出现的次数,将这些次数列出来即可认为我们得到了一个向量

    将两个数据对应的向量代入夹角余弦定理

    计算的值意义为两向量的偏移度,这里也即对应两个数据的相似度

    除了余弦定理求相似度,还可以使用欧氏距离、海明距离等

    所用接口

    jieba.cut

    用于对中文句子进行分词,功能非常强大,详细功能见GitHub

    该方法提供多种分词模式供选择,这里只需用到默认最简单的“精确模式”。

    代码:

    seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式

    print(", ".join(seg_list))

    运行结果:

    他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦

    re.match

    由于对比对象为中文或英文单词,因此应该对读取到的文件数据中存在的换行符\n、标点符号过滤掉,这里选择用正则表达式来匹配符合的数据。

    代码:

    def filter(str):

    str = jieba.lcut(str)

    result = []

    for tags in str:

    if (re.match(u"[a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]", tags)):

    result.append(tags)

    else:

    pass

    return result

    这里正则表达式为u"[a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]",也即对jieba.cut分词之后的列表中的值,只保留英文a-zA-z、数字0-9和中文\u4e00-\u9fa5的结果。

    gensim.dictionary.doc2bow

    Doc2Bow是gensim中封装的一个方法,主要用于实现Bow模型。

    Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在自然语言处理(Natural Language Processing)和信息检索(Information Retrieval)领域.。该模型忽略掉文本的语法和语序等要素,将其仅仅看作是若干个词汇的集合,文档中每个单词的出现都是独立的。

    例如:

    text1='John likes to watch movies. Mary likes too.'

    text2='John also likes to watch football games.'

    基于上述两个文档中出现的单词,构建如下一个词典 (dictionary):

    {"John": 1, "likes": 2,"to": 3, "watch": 4, "movies": 5,"also": 6, "football": 7, "games": 8,"Mary": 9, "too": 10}

    上面的词典中包含10个单词, 每个单词有唯一的索引, 那么每个文本我们可以使用一个10维的向量来表示。如下:

    [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]

    [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

    该向量与原来文本中单词出现的顺序没有关系,而是词典中每个单词在文本中出现的频率。

    代码:

    def convert_corpus(text1,text2):

    texts=[text1,text2]

    dictionary = gensim.corpora.Dictionary(texts)

    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

    return corpus

    gensim.similarities.Similarity

    该方法可以用计算余弦相似度,但具体的实现方式官网似乎并未说清楚,这是我查找大量文章得到的一种实现方式:

    def calc_similarity(text1,text2):

    corpus=convert_corpus(text1,text2)

    similarity = gensim.similarities.Similarity('-Similarity-index', corpus, num_features=len(dictionary))

    test_corpus_1 = dictionary.doc2bow(text1)

    cosine_sim = similarity[test_corpus_1][1]

    return cosine_sim

    当然也可以根据余弦公式实现计算余弦相似度:

    from math import sqrt

    def similarity_with_2_sents(vec1, vec2):

    inner_product = 0

    square_length_vec1 = 0

    square_length_vec2 = 0

    for tup1, tup2 in zip(vec1, vec2):

    inner_product += tup1[1]*tup2[1]

    square_length_vec1 += tup1[1]**2

    square_length_vec2 += tup2[1]**2

    return (inner_product/sqrt(square_length_vec1*square_length_vec2))

    cosine_sim = similarity_with_2_sents(vec1, vec2)

    print('两个句子的余弦相似度为: %.4f。'%cosine_sim)

    代码实现

    将上述方法汇总应用,得到代码:

    import jieba

    import gensim

    import re

    #获取指定路径的文件内容

    def get_file_contents(path):

    str = ''

    f = open(path, 'r', encoding='UTF-8')

    line = f.readline()

    while line:

    str = str + line

    line = f.readline()

    f.close()

    return str

    #将读取到的文件内容先进行jieba分词,然后再把标点符号、转义符号等特殊符号过滤掉

    def filter(str):

    str = jieba.lcut(str)

    result = []

    for tags in str:

    if (re.match(u"[a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]", tags)):

    result.append(tags)

    else:

    pass

    return result

    #传入过滤之后的数据,通过调用gensim.similarities.Similarity计算余弦相似度

    def calc_similarity(text1,text2):

    texts=[text1,text2]

    dictionary = gensim.corpora.Dictionary(texts)

    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

    similarity = gensim.similarities.Similarity('-Similarity-index', corpus, num_features=len(dictionary))

    test_corpus_1 = dictionary.doc2bow(text1)

    cosine_sim = similarity[test_corpus_1][1]

    return cosine_sim

    if __name__ == '__main__':

    path1 = "E:\pythonProject1\test\orig_0.8_dis_10.txt" #论文原文的文件的绝对路径(作业要求)

    path2 = "E:\pythonProject1\test\orig_0.8_dis_15.txt" #抄袭版论文的文件的绝对路径

    save_path = "E:\pythonProject1\save.txt" #输出结果绝对路径

    str1 = get_file_contents(path1)

    str2 = get_file_contents(path2)

    text1 = filter(str1)

    text2 = filter(str2)

    similarity = calc_similarity(text1, text2)

    print("文章相似度: %.4f"%similarity)

    #将相似度结果写入指定文件

    f = open(save_path, 'w', encoding="utf-8")

    f.write("文章相似度: %.4f"%similarity)

    f.close()

    可以看出两篇文章相似度很大:

    运行结果:

    更改路径,

    path1 = "E:\pythonProject1\test\orig.txt" ##论文原文的文件的绝对路径

    path2 = "E:\pythonProject1\test\orig_0.8_dis_15.txt" #抄袭版论文的文件的绝对路径

    可以看出两篇文章相似度较小:

    运行结果:

    综上,该程序基本符合判断相似度的要求

    性能分析

    时间耗费

    利用pycharm的插件可以得到耗费时间的几个主要函数排名:

    关注到filter函数:由于cut和lcut暂时找不到可提到的其他方法(jieba库已经算很强大了),暂时没办法进行改进,因此考虑对正则表达式匹配改进。

    这里是先用lcut处理后再进行匹配过滤,这样做显得过于臃肿,可以考虑先匹配过滤之后再用lcut来处理

    改进代码:

    def filter(string):

    pattern = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]")

    string = pattern.sub("", string)

    result = jieba.lcut(string)

    return result

    再做一次运行时间统计:

    可以看到总耗时快了0.5s,提升了时间效率

    代码覆盖率

    代码覆盖率100%,满足要求:

    单元测试

    这里需要用到python的unittest单元测试框架,详见官网介绍

    为了方便进行单元测试,源码的main()应该修改一下:

    import jieba

    import gensim

    import re

    #获取指定路径的文件内容

    def get_file_contents(path):

    string = ''

    f = open(path, 'r', encoding='UTF-8')

    line = f.readline()

    while line:

    string = string + line

    line = f.readline()

    f.close()

    return string

    #将读取到的文件内容先把标点符号、转义符号等特殊符号过滤掉,然后再进行结巴分词

    def filter(string):

    pattern = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]")

    string = pattern.sub("", string)

    result = jieba.lcut(string)

    return result

    #传入过滤之后的数据,通过调用gensim.similarities.Similarity计算余弦相似度

    def calc_similarity(text1, text2):

    texts = [text1, text2]

    dictionary = gensim.corpora.Dictionary(texts)

    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

    similarity = gensim.similarities.Similarity('-Similarity-index', corpus, num_features=len(dictionary))

    test_corpus_1 = dictionary.doc2bow(text1)

    cosine_sim = similarity[test_corpus_1][1]

    return cosine_sim

    def main_test():

    path1 = input("输入论文原文的文件的绝对路径:")

    path2 = input("输入抄袭版论文的文件的绝对路径:")

    str1 = get_file_contents(path1)

    str2 = get_file_contents(path2)

    text1 = filter(str1)

    text2 = filter(str2)

    similarity = calc_similarity(text1, text2) #生成的similarity变量类型为

    result=round(similarity.item(),2) #借助similarity.item()转化为,然后再取小数点后两位

    return result

    if __name__ == '__main__':

    main_test()

    为了使预期值更好确定,这里考虑只取返回的相似度值的前两位,借助round(float,2)即可处理,由于生成的similarity类型为,因此应当先转化为,查找对应解决方法:通过xxx.item()即可转化。

    再新建单元测试文件unit_test.py:

    import unittest

    from main import main_test

    class MyTestCase(unittest.TestCase):

    def test_something(self):

    self.assertEqual(main_test(),0.99) #首先假设预测的是前面第一组运行的测试数据

    if __name__ == '__main__':

    unittest.main()

    可以发现预测值为0.99正确:

    相似度仍然预测为0.99,但路径更改为之前测试的第二组数据:

    可以发现预测失败。

    异常处理说明

    在读取指定文件路径时,如果文件路径不存在,程序将会出现异常,因此可以在读取指定文件内容之前先判断文件是否存在,若不存在则做出响应并且结束程序。

    这里引入os.path.exists()方法用于检验文件是否存在:

    def main_test():

    path1 = input("输入论文原文的文件的绝对路径:")

    path2 = input("输入抄袭版论文的文件的绝对路径:")

    if not os.path.exists(path1) :

    print("论文原文文件不存在!")

    exit()

    if not os.path.exists(path2):

    print("抄袭版论文文件不存在!")

    exit()

    ······

    PSP表格记录

    PSP

    Personal Software Process Stages

    预估耗时(分钟)

    实际耗时(分钟)

    Planning

    计划

    120

    150

    · Estimate

    · 估计这个任务需要多少时间

    120

    150

    Development

    开发

    480

    300

    · Analysis

    · 需求分析 (包括学习新技术)

    120

    100

    · Design Spec

    · 生成设计文档

    30

    10

    · Design Review

    · 设计复审

    30

    10

    · Coding Standard

    · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)

    20

    5

    · Design

    · 具体设计

    10

    5

    · Coding

    · 具体编码

    120

    120

    · Code Review

    · 代码复审

    20

    5

    · Test

    · 测试(自我测试,修改代码,提交修改)

    20

    20

    Reporting

    报告

    30

    20

    · Test Repor

    · 测试报告

    20

    10

    · Size Measurement

    · 计算工作量

    5

    5

    · Postmortem & Process Improvement Plan

    · 事后总结, 并提出过程改进计划

    5

    5

    Total

    总计

    1150

    915

    参考文章

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  • 论文查重:利用Python查找两个Word文件的相同内容

    千次阅读 多人点赞 2020-01-02 09:03:51
    文章目录前言基本思路实现代码测试结果小结 前言 我们在写论文的时候,为了避免论文...两篇论文查重的方法相对比较简单,即将文章拆分成小句,然后小句间进行两两对比。主要实现基本可以分为以下三步: 读取 ...

    前言

    我们在写论文的时候,为了避免论文重复,可以使用第三方的库进行查重。但是,有时候在写论文的时候,只是引用自己之前的资料,在查重前想对自己的论文两篇文章进行查重。网上找了一下,没找到合适的工具,于是就自己用Python写了一个。

    基本思路

    两篇论文查重的方法相对比较简单,即将文章拆分成小句,然后小句间进行两两对比。主要实现基本可以分为以下三步:

    1. 读取
      使用Python的python-docx库,可以非常方便的读取Word的内容,具体可以参见官方文档,网上也有很多不错的文章请自行查询参考。
    2. 原文拆分
      对比的基本思想是按小句进行比较,所以拆分以是标点,即,。?!等进行拆分。拆分完成以后,可以有很多的小段。本文中为了便于定位,先根据原始段落进行拆分,然后再将每段根据标点拆分成若干小句,即一个word文档 = [[段落1], [段落2], [段落3], ...,[段落n]],而每个段落= [[小句1],[小句2],[小句3],...,[小句m],]
    3. 循环对比输出
      第三步就是根据段落,两两进行对比,遇到匹配输出结果。

    在对比中,有几点要注意:

    1. 如果子句过短(长度<5)则忽略,因为这种情况都是名词或术语,允许重复。
    2. 两个子句比较时,并不是用等号,而用包括,即一个子句是否包含另一个子句。

    实现代码

    # coding=utf-8
    
    from docx import Document
    import re, sys, datetime
    
    
    def getText(wordname):
        d = Document(wordname)
        texts = []
        for para in d.paragraphs:
            texts.append(para.text)
        return texts
    
    def is_Chinese(word):
        for ch in word:
            if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff':
                return True
        return False
    
    def msplit(s, seperators = ',|\.|\?|,|。|?|!'):
        return re.split(seperators, s)
    
    def readDocx(docfile):
        print('*' * 80)
        print('文件', docfile, '加载中……')
        t1 = datetime.datetime.now()
        paras = getText(docfile)
        segs = []
        for p in paras:
            temp = []
            for s in msplit(p):
                if len(s) > 2:
                    temp.append(s.replace(' ', ""))
            if len(temp) > 0:
                segs.append(temp)
        t2 = datetime.datetime.now()
        print('加载完成,用时: ', t2 - t1)
        showInfo(segs, docfile)
        return segs
        
    def showInfo(doc, filename = 'filename'):
        chars = 0
        segs = 0
        for p in doc:
            for s in p:
                segs = segs + 1
                chars = chars + len(s)
        print('段落数: {0:>8d} 个。'.format(len(doc)))
        print('短句数: {0:>8d} 句。'.format(segs))
        print('字符数: {0:>8d} 个。'.format(chars))
              
    def compareParagraph(doc1, i, doc2, j, min_segment = 5): 
        """
        功能为比较两个段落的相似度,返回结果为两个段落中相同字符的长度与较短段落长度的比值。
        :param p1: 行
        :param p2: 列
        :param min_segment = 5: 最小段的长度
        """
        p1 = doc1[i]
        p2 = doc2[j]
        len1 = sum([len(s) for s in p1])
        len2 = sum([len(s) for s in p2])
        if len1 < 10 or len2 < 10:
            return []
        
        list = []
        for s1 in p1:
            if len(s1) < min_segment:
                continue;
            for s2 in p2:
                if len(s2) < min_segment:
                    continue;
                if s2 in s1:
                    list.append(s2)
                elif s1 in s2:
                    list.append(s1)
                    
        # 取两个字符串的最短的一个进行比值计算
        count = sum([len(s) for s in list])
        ratio = float(count) /  min(len1, len2)
        if count > 10 and ratio > 0.1:
            print(' 发现相同内容 '.center(80, '*'))
            print('文件1第{0:0>4d}段内容:{1}'.format(i + 1, p1))
            print('文件2第{0:0>4d}段内容:{1}'.format(j + 1, p2))
            print('相同内容:', list)
            print('相同字符比:{1:.2f}%\n相同字符数: {0}\n'.format(count, ratio * 100))
        return list
     
    if len(sys.argv) < 3:
        print("参数小于2.")
    
    
    doc1 = readDocx(sys.argv[1])
    doc2 = readDocx(sys.argv[2])
    
    print('开始比对...'.center(80, '*'))
    t1 = datetime.datetime.now()
    for i in range(len(doc1)):
        if i % 100 == 0:
            print('处理进行中,已处理段落 {0:>4d} (总数 {1:0>4d} ) '.format(i, len(doc1)))
        for j in range(len(doc2)):
            compareParagraph(doc1, i, doc2, j)
     
    t2 = datetime.datetime.now() 
    print('\n比对完成,总用时: ', t2 - t1)    
    

    测试结果

    测试文章两篇,均为来自于百度文库):《新交通法规2016全文》《新交通法规牌照细则》

    运行命令

    > python wordProcess.py d:\jg2016.docx d:\jg2017.docx
    

    对比结果如下。

    ********************************************************************************
    文件 d:\jg2016.docx 加载中……
    加载完成,用时:  0:00:00.012992
    段落数:      312 个。
    短句数:      846 句。
    字符数:    15703 个。
    ********************************************************************************
    文件 d:\jg2017.docx 加载中……
    加载完成,用时:  0:00:00.004016
    段落数:      145 个。
    短句数:      379 句。
    字符数:     6509 个。
    ************************************开始比对...*************************************
    处理进行中,已处理段落    0 (总数 0312 )
    处理进行中,已处理段落  100 (总数 0312 )
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0137段内容:['\u3000\u3000机动车运载超限的不可解体的物品', '影响交通安全的', '应当按照公安机关交通管理部门指定的 时间、路线、速度行驶', '悬挂明显标志', '在公路上运载超限的不可解体的物品', '并应当依照公路法的规定执行']
    文件2第0090段内容:['高速公路是绝对的危险路段', '由于高速公路是全封闭的设计', '所以您在高速路上只能是向前跑', '出现停车 、倒车甚至是逆行和借助中央隔离带的缺口掉头等行为', '都是严重影响交通安全的', '以上行为都会受到12分的处罚', '以上均为严重影响交通安全的恶劣行为', '除了原来的6项之外有增加了5项', '部分为6分的处罚规定升级的12分', '针对我国的情况来看', '有助于 更好地把控违章行为', '安全意识不够高也只能用提高处罚的力度来维护交通环境了', '而对于牡丹卡中的分值来说', '一次性扣除12分是最严厉的处罚了']
    相同内容: ['影响交通安全的', '影响交通安全的']
    相同字符比:16.28%
    相同字符数: 14
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0138段内容:['\u3000\u3000机动车载运爆炸物品、易燃易爆化学物品以及剧毒、放射性等危险物品', '应当经公安机关批准后', '按指定的时间、路线、速度行驶', '悬挂警示标志并采取必要的安全措施']
    文件2第0116段内容:['驾驶机动车运载超限的不可解体的物品', '未按指定的时间、路线、速度行驶或者未悬挂明显标志者', '将受到 扣除6分的处罚']
    相同内容: ['按指定的时间、路线、速度行驶']
    相同字符比:26.92%
    相同字符数: 14
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0138段内容:['\u3000\u3000机动车载运爆炸物品、易燃易爆化学物品以及剧毒、放射性等危险物品', '应当经公安机关批准后', '按指定的时间、路线、速度行驶', '悬挂警示标志并采取必要的安全措施']
    文件2第0118段内容:['驾驶机动车载运爆炸物品、易燃易爆化学物品以及剧毒、放射性等危险物品', '未按指定的时间、路线、速度行 驶或者未悬挂警示标志并采取必要的安全措施者将受到此处罚']
    相同内容: ['按指定的时间、路线、速度行驶', '悬挂警示标志并采取必要的安全措施']
    相同字符比:41.10%
    相同字符数: 30
    
    处理进行中,已处理段落  200 (总数 0312 )
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0212段内容:['\u3000\u3000醉酒驾驶机动车的', '由公安机关交通管理部门约束至酒醒', '吊销机动车驾驶证', '依法追究刑 事责任;五年内不得重新取得机动车驾驶证']
    文件2第0023段内容:['依法追究刑事责任', '一律吊销机动车驾驶证']
    相同内容: ['吊销机动车驾驶证', '依法追究刑事责任']
    相同字符比:88.89%
    相同字符数: 16
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0214段内容:['\u3000\u3000醉酒驾驶营运机动车的', '由公安机关交通管理部门约束至酒醒', '吊销机动车驾驶证', '依法追 究刑事责任;十年内不得重新取得机动车驾驶证', '重新取得机动车驾驶证后', '不得驾驶营运机动车']
    文件2第0023段内容:['依法追究刑事责任', '一律吊销机动车驾驶证']
    相同内容: ['吊销机动车驾驶证', '依法追究刑事责任']
    相同字符比:88.89%
    相同字符数: 16
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0215段内容:['\u3000\u3000饮酒后或者醉酒驾驶机动车发生重大交通事故', '构成犯罪的', '依法追究刑事责任', '并由公安 机关交通管理部门吊销机动车驾驶证', '终生不得重新取得机动车驾驶证']
    文件2第0025段内容:['一律吊销机动车驾驶证', '终生不得重新取得机动车驾驶证']
    相同内容: ['终生不得重新取得机动车驾驶证']
    相同字符比:58.33%
    相同字符数: 14
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0216段内容:['\u3000\u3000第九十二条\u3000公路客运车辆载客超过额定乘员的', '处二百元以上五百元以下罚款;超过额定 乘员百分之二十或者违反规定载货的', '处五百元以上二千元以下罚款']
    文件2第0035段内容:['机动车驾驶人补领机动车驾驶证后', '继续使用原机动车驾驶证的', '处二十元以上二百元以下罚款;在实习期内驾驶机动车不符合第六十五条规定的', '处二十元以上二百元以下罚款;驾驶机动车未按规定粘贴、悬挂实习标志或者残疾人机动车专用 标志的', '处二十元以上二百元以下罚款;持有大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车驾驶证的驾驶人', '未按照规定申 报变更信息的', '处二十元以上二百元以下罚款;机动车驾驶证被依法扣押、扣留或者暂扣期间', '采用隐瞒、欺骗手段补领机动车驾驶 证的', '处二百元以上五百元以下罚款;机动车驾驶人身体条件发生变化不适合驾驶机动车', '仍驾驶机动车的', '处二百元以上五百元 以下罚款;逾期不参加审验仍驾驶机动车的', '处二百元以上五百元以下罚款']
    相同内容: ['处二百元以上五百元以下罚款']
    相同字符比:18.57%
    相同字符数: 13
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0217段内容:['\u3000\u3000货运机动车超过核定载质量的', '处二百元以上五百元以下罚款;超过核定载质量百分之三十或者 违反规定载客的', '处五百元以上二千元以下罚款']
    文件2第0035段内容:['机动车驾驶人补领机动车驾驶证后', '继续使用原机动车驾驶证的', '处二十元以上二百元以下罚款;在实习期内驾驶机动车不符合第六十五条规定的', '处二十元以上二百元以下罚款;驾驶机动车未按规定粘贴、悬挂实习标志或者残疾人机动车专用 标志的', '处二十元以上二百元以下罚款;持有大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车驾驶证的驾驶人', '未按照规定申 报变更信息的', '处二十元以上二百元以下罚款;机动车驾驶证被依法扣押、扣留或者暂扣期间', '采用隐瞒、欺骗手段补领机动车驾驶 证的', '处二百元以上五百元以下罚款;机动车驾驶人身体条件发生变化不适合驾驶机动车', '仍驾驶机动车的', '处二百元以上五百元 以下罚款;逾期不参加审验仍驾驶机动车的', '处二百元以上五百元以下罚款']
    相同内容: ['处二百元以上五百元以下罚款']
    相同字符比:20.63%
    相同字符数: 13
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0221段内容:['\u3000\u3000机动车驾驶人不在现场或者虽在现场但拒绝立即驶离', '妨碍其他车辆、行人通行的', '处二十元 以上二百元以下罚款', '并可以将该机动车拖移至不妨碍交通的地点或者公安机关交通管理部门指定的地点停放', '公安机关交通管理部门拖车不得向当事人收取费用', '并应当及时告知当事人停放地点']
    文件2第0035段内容:['机动车驾驶人补领机动车驾驶证后', '继续使用原机动车驾驶证的', '处二十元以上二百元以下罚款;在实习期内驾驶机动车不符合第六十五条规定的', '处二十元以上二百元以下罚款;驾驶机动车未按规定粘贴、悬挂实习标志或者残疾人机动车专用 标志的', '处二十元以上二百元以下罚款;持有大型客车、牵引车、城市公交车、中型客车、大型货车驾驶证的驾驶人', '未按照规定申 报变更信息的', '处二十元以上二百元以下罚款;机动车驾驶证被依法扣押、扣留或者暂扣期间', '采用隐瞒、欺骗手段补领机动车驾驶 证的', '处二百元以上五百元以下罚款;机动车驾驶人身体条件发生变化不适合驾驶机动车', '仍驾驶机动车的', '处二百元以上五百元 以下罚款;逾期不参加审验仍驾驶机动车的', '处二百元以上五百元以下罚款']
    相同内容: ['处二十元以上二百元以下罚款', '处二十元以上二百元以下罚款', '处二十元以上二百元以下罚款', '处二十元以上二百 元以下罚款']
    相同字符比:41.94%
    相同字符数: 52
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0245段内容:['\u3000\u3000对驾驶前款所列机动车上道路行驶的驾驶人', '处二百元以上二千元以下罚款', '并吊销机动车驾 驶证']
    文件2第0018段内容:['对上道路行驶的拼装、改装或者应该报废的机动车一律予以收缴', '强制报废', '对驾驶前款所列机动车上道路 行驶的驾驶人', '一律处1500元罚款', '并吊销机动车驾驶证']
    相同内容: ['对驾驶前款所列机动车上道路行驶的驾驶人', '并吊销机动车驾驶证']
    相同字符比:65.12%
    相同字符数: 28
    
    ************************************ 发现相同内容 ************************************
    文件1第0248段内容:['\u3000\u3000造成交通事故后逃逸的', '由公安机关交通管理部门吊销机动车驾驶证', '且终生不得重新取得机 动车驾驶证']
    文件2第0025段内容:['一律吊销机动车驾驶证', '终生不得重新取得机动车驾驶证']
    相同内容: ['终生不得重新取得机动车驾驶证']
    相同字符比:58.33%
    相同字符数: 14
    
    处理进行中,已处理段落  300 (总数 0312 )
    
    比对完成,总用时:  0:00:00.118681
    

    小结

    经测试,本方法可以有效地识别出相同的内容, 加满解决了之前的需求,达到了预期的目标。

    展开全文
  • 论文查重降重绝密方法·学霸心得·亲测有效·降重100%今天教大家几招论文降重的 超级小技巧,亲测真的有用❗大学生必备❗在你查重率超高的时候拉你一把,学霸学渣都适用哈哈干货快收藏!⭕降重小技巧首先大家要知道...

    论文查重降重绝密方法·学霸心得·亲测有效·降重100%

    今天教大家几招论文降重的 超级小技巧,亲测真的有用❗

    大学生必备❗在你查重率超高的时候拉你一把,学霸学渣都适用哈哈

    干货快收藏!

    ⭕降重小技巧

    首先大家要知道,查重系统没有那么智能,不会对比论文表达的意思,按字词的相似比率来判断抄袭,你要做的是尽量改得和原文不同,观点一样没关系,用词、表达方式一定要变。

    降重小技巧

    1⃣中英翻译

    准备好你写好的一篇现成论文,把论文的每一段都复制到百度在线翻译(或者其他翻译软件)翻译成英文,

    然后将翻译好的英文再用百度在线翻译(或其他)全部转回中文,

    再修改一遍全文,改通顺它。

    2⃣变换语句

    将参考论文里的文字,头尾换掉中间留下,留下的部分改成被动句,句式和结构就会发生改变,再自行修改下语病后,即可顺利躲过论文查重。

    例如:我们都了解财务管理的概念

    改为:财务管理概念被我们所了解

    3⃣图片替换

    将论文里的文字,放入Word文档,改成和论文一样的格式后,截成图片。

    然后放在自己的论文里。

    因为检测系统是不检测图片的,可以将表格或需要的内容制成图片插入文中,但这种办法比较耗时,而且论文的总字符数也会减少。

    4⃣加空白文字

    在重复率高的地方,句子中加一个不相干的字,然后吧这个加的字 调成白色

    然后点这个字 调成字符间距为0.2(越小越好)

    5⃣空格插入

    将文章中重复率高的部分字间插入空格,

    然后将空格字间距调到最小,就看不太出来了。

    6⃣打乱语序排列

    用倒装、调换语序、替换词语、补充扩写、省略等变换原句。

    要么不原文复制粘贴,要么正确的加上引用。

    例如:我们了解财务管理概念

    改为:大家都知道财务管理概念

    如果觉得人工降重过于复杂麻烦,也可以借助专业的降重网站、软件等进行降重。

    但是降重完注意过一遍文章,避免语句不通。

    展开全文
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