万方论文查重系统运用的查重技术

　　万方论文查重系统运用的查重技术

　　每年近上千万的高校毕业生，临近毕业的尾声，始终都要饱受论文的洗礼。在学术不端领域，几乎每一位大学毕业生都避不开论文文献的检索以及论文查重的环节。想要写出一稿查重率合格的论文，前期需要大量的信息数据支持，所以，文献搜索与查重技术将是我们获得高质量信息的主要途径。

　　万方数据知识服务平台以客户需求为导向，整合全球数亿优质知识资源。依托强大的数据采集能力，运用先进的信息处理技术和检索技术，为决策者、科研课题和创新课题提供优质的信息资源产品。

　　技术场景

　　万方论文查重系统的核心技术问题是文本匹配任务。该系统需要在亿万知识资源中，基于搜索匹配算法，根据用户的搜索词在大量文档中快速查找相似文档。

　　在系统任务执行过程中，搜索词和文档的相关性将直接反映在结果页面上。相关性越高，排名越高，排名的准确性直接影响用户的搜索决策效率和搜索体验。因此，快速、准确地描述检索词与文档之间的深层语义关联非常重要。然而，面对海量数据和频繁的用户搜索请求，解决高速高效的问题给万方文献

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　　检索系统带来了诸多挑战

　　难点1——标记数据较少：由于人力资源短缺，无法标记系统中的海量数据资源。如何利用无监督数据自动生成海量的无监督数据？

　　难点2——准确计算语义相似度很困难：如何准确计算用户搜索词和文档之间的相似度？

　　难点3——检索时效性差：面对海量资源和不断增长的用户需求，如何快速高效地查找相关文献也是一大挑战。

　　除了检索场景外，论文副本检查和相似论文推荐的核心方法也是文本相似度计算。在这些业务中，我们经历了长期的探索，最终借助PaddleNLP丰富的中文预训练模型，以及对工业场景的模型选择和部署能力，我们非常高效地构建了端到端的工业文本向量学习和计算环境，实现了学术检索系统多方面的升级。

　　技术选型和项目实践

　　基于PaddleNLP中丰富而前沿的预培训模型，采用桨式服务实现了服务器的快速部署，解决了实际业务落地中的难点。

　　通过PaddleNLP提供的高质量中文预训练词嵌入，结合SimCSE和文本匹配预训练模型，构造训练数据标签，并根据SimCSE深度进行优化，大大提高了算法的准确性。

　　在模型性能方面，我们采用了多线程数据预处理、模型分层和TensorRT部署。选择成熟的开发工具大大降低了将深度学习技术应用于产业着陆的难度。

　　一般来说，它主要包括三个部分：构造数据、模型选择和产业部署。

　　论文查重降重系统：

　　维普查重官网：

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　　Turnitin论文查重：

　　grammarly检测：