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数据挖掘技术可以从语料库中抽取特征,构建计算模型。比如,可以使用TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）技术,抽取论文中出现的词,统计单词出现的次数,计算词语的重要性。还可以使用关键词抽取算法,抽取论文中出现的关键词,以及使用聚类分析算法,将论文分类到不同类别。
机器学习技术可以构建计算模型来实现论文检测相似度的查重。比如,可以使用余弦相似度,通过计算两个文本向量之间的夹角余弦值,来判断两篇论文之间的相似度,从而实现论文检测相似度的查重。还可以使用计算机视觉技术,通过比较图片的相似度,来查重论文中的图片,以及深度学习技术,通过比较文本的表示,来检测论文之间的相似度。
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