論文の概要: The Struggle with Academic Plagiarism: Approaches based on Semantic Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04404v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 20:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-13 13:59:41.534612
• Title: The Struggle with Academic Plagiarism: Approaches based on Semantic Similarity
• Title（参考訳）: 学術的盗作との闘い--意味的類似性に基づくアプローチ
• Authors: Tedo Vrbanec and Ana Mestrovic
• Abstract要約: 本稿では, 盗作検知タスクにおいて意味的類似度をいかに活用できるかを報告する。 現在のソフトウェアは成功したことが証明されているが、パラフレーズや難解な盗作を識別する問題は未解決のままである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Academic plagiarism is a serious problem nowadays. Due to the existence of inexhaustible sources of digital information, today it is easier to plagiarize more than ever before. The good thing is that plagiarism detection techniques have improved and are powerful enough to detect attempts of plagiarism in education. We are now witnessing efficient plagiarism detection software in action, such as Turnitin, iThenticate or SafeAssign. In the introduction we explore software that is used within the Croatian academic community for plagiarism detection in universities and/or in scientific journals. The question is: is this enough? Current software has proven to be successful, however the problem of identifying paraphrasing or obfuscation plagiarism remains unresolved. In this paper we present a report of how semantic similarity measures can be used in the plagiarism detection task.
• Abstract（参考訳）: 近年は学術的盗作が深刻な問題となっている。 デジタル情報の不可解な情報源が存在しているため、今日ではこれまでにないほど盗用が容易である。 良いことに、盗作検出技術は改善され、教育における盗作の試行を検出するのに十分な力を持っている。 私たちは現在、Turnitin、iThenticate、SafeAssignなどの効率的な盗作検知ソフトウェアを目撃しています。 紹介では,クロアチアの学術コミュニティにおいて,大学や科学雑誌の盗作検出に使用されるソフトウェアについて検討する。 問題は:これで十分か? 現在のソフトウェアは成功したことが証明されているが、パラフレーズや難解な盗作を識別する問題は未解決のままである。 本稿では, 盗作検知タスクにおける意味的類似性対策の活用について報告する。

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