論文の概要: Hamtajoo: A Persian Plagiarism Checker for Academic Manuscripts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13742v1
- Date: Mon, 27 Dec 2021 15:45:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-28 19:02:49.069917
- Title: Hamtajoo: A Persian Plagiarism Checker for Academic Manuscripts
- Title（参考訳）: Hamtajoo: 学術文書のためのペルシャのプラジャリズムチェッカー
- Authors: Vahid Zarrabi, Salar Mohtaj, Habibollah Asghari
- Abstract要約: ハムタホオ(Hamtajoo)は、ペルシアの学術写本の盗作検知システムである。
システム全体の構造と,各ステージで使用されるアルゴリズムについて述べる。
提案システムの性能を評価するために,PAN規格に準拠した盗作検出コーパスを用いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, due to the high availability of electronic documents through
the Web, the plagiarism has become a serious challenge, especially among
scholars. Various plagiarism detection systems have been developed to prevent
text re-use and to confront plagiarism. Although it is almost easy to detect
duplicate text in academic manuscripts, finding patterns of text re-use that
has been semantically changed is of great importance. Another important issue
is to deal with less resourced languages, which there are low volume of text
for training purposes and also low performance in tools for NLP applications.
In this paper, we introduce Hamtajoo, a Persian plagiarism detection system for
academic manuscripts. Moreover, we describe the overall structure of the system
along with the algorithms used in each stage. In order to evaluate the
performance of the proposed system, we used a plagiarism detection corpus
comply with the PAN standards.
- Abstract（参考訳）: 近年,Web を利用した電子文書の高可用性により,特に学者の間では,盗用が深刻な課題となっている。
テキストの再使用を防止し、盗作に対抗するために様々な盗作検出システムが開発されている。
学術写本における重複テキストの発見はほぼ容易であるが、意味的に変化したテキスト再利用のパターンを見つけることは極めて重要である。
もうひとつの重要な問題は、リソースの少ない言語に対処することであり、トレーニング目的のテキスト量は少なく、NLPアプリケーション向けのツールのパフォーマンスも低い。
本稿では,ペルシャ語による学術写本の盗作検知システムであるハムタジョを紹介する。
さらに,各ステージで使用されるアルゴリズムとともに,システム全体の構造について述べる。
提案システムの性能を評価するために,PAN規格に準拠した盗作検出コーパスを用いた。
関連論文リスト
- BERT-Enhanced Retrieval Tool for Homework Plagiarism Detection System [0.0]
GPT-3.5をベースとして,32,927対のテキストプラギアリズム検出データセットを生成する,プラギアライズされたテキストデータ生成手法を提案する。
また,BERT を用いた Faiss に基づく盗作識別手法を提案する。
このモデルの性能は, 98.86%, 98.90%, 98.86%, 0.9888, 精度, 精度, リコール, F1スコアなど, 様々な指標において他のモデルよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-01T12:20:34Z) - Text Similarity from Image Contents using Statistical and Semantic
Analysis Techniques [0.0]
画像コンテンツプラジャリズム検出(ICPD)は,高度な画像コンテンツ処理を利用して,プラジャリズムの事例を特定することで重要になっている。
本稿では,図形,図形,表などの画像の盗作形態のコンテンツを検出するために実装されている。
JaccardやCosineといった統計アルゴリズムと共に、LSA、BERTのような意味論的アルゴリズムを導入し、WordNetは効率的で正確な盗作行為を検出するのに優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T15:06:04Z) - Can AI-Generated Text be Reliably Detected? [54.670136179857344]
LLMの規制されていない使用は、盗作、偽ニュースの生成、スパムなど、悪意のある結果をもたらす可能性がある。
最近の研究は、生成されたテキスト出力に存在する特定のモデルシグネチャを使用するか、透かし技術を適用してこの問題に対処しようとしている。
本稿では,これらの検出器は実用シナリオにおいて信頼性が低いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-17T17:53:19Z) - A Survey of Plagiarism Detection Systems: Case of Use with English,
French and Arabic Languages [0.0]
本稿では,アラビア語,フランス語,英語の学術的・教育的な場面で使用するための盗作検知システムの概要について述べる。
また, 本研究の文脈において, 技術形態を詳細に検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-10T16:11:54Z) - Letter-level Online Writer Identification [86.13203975836556]
我々は文字レベルのオンラインライタIDという新たな問題に焦点をあてる。
主な課題は、しばしば異なるスタイルで手紙を書くことである。
我々はこの問題をオンライン書記スタイルのばらつき(Var-O-Styles)と呼ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-06T07:21:53Z) - Towards generating citation sentences for multiple references with
intent control [86.53829532976303]
We build a novel generation model with the Fusion-in-Decoder approach to handlee with multiple long inputs。
実験により,提案手法は引用文を生成するためのより包括的な特徴を提供することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-02T15:32:24Z) - Tortured phrases: A dubious writing style emerging in science. Evidence
of critical issues affecting established journals [69.76097138157816]
確率的テキストジェネレータは10年以上にわたって偽の科学論文の作成に使われてきた。
複雑なAIを利用した生成技術は、人間のものと区別できないテキストを生成する。
一部のウェブサイトはテキストを無料で書き直し、拷問されたフレーズでいっぱいのgobbledegookを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-12T20:47:08Z) - Analyzing Non-Textual Content Elements to Detect Academic Plagiarism [0.8490310884703459]
論文では、学術文書における非テクスト内容の分析という、異なる概念を実装する盗作検出アプローチを提案する。
非テキストとテキストをベースとした検出手法を組み合わせる利点を示すために、論文では、引用に基づく、画像に基づく、数学に基づく、テキストベースの文書類似性の分析を統合する最初のプラジャリズム検出システムを記述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T14:11:52Z) - The Struggle with Academic Plagiarism: Approaches based on Semantic
Similarity [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T20:00:33Z) - SmartPatch: Improving Handwritten Word Imitation with Patch
Discriminators [67.54204685189255]
本稿では,現在の最先端手法の性能を向上させる新手法であるSmartPatchを提案する。
我々は、よく知られたパッチ損失と、平行訓練された手書きテキスト認識システムから収集された情報を組み合わせる。
これにより、より強化された局所識別器が実現し、より現実的で高品質な手書き文字が生成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-21T18:34:21Z) - Multilevel Text Alignment with Cross-Document Attention [59.76351805607481]
既存のアライメントメソッドは、1つの事前定義されたレベルで動作します。
本稿では,文書を文書間注目要素で表現するための階層的アテンションエンコーダを予め確立した新しい学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-03T02:52:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。