Fugu-MT 論文翻訳(概要): Text Similarity from Image Contents using Statistical and Semantic Analysis Techniques

論文の概要: Text Similarity from Image Contents using Statistical and Semantic Analysis Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12842v1
Date: Thu, 24 Aug 2023 15:06:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-25 13:35:43.603667
Title: Text Similarity from Image Contents using Statistical and Semantic Analysis Techniques
Title（参考訳）: 統計的・意味的分析手法を用いた画像内容からのテキスト類似性
Authors: Sagar Kulkarni, Sharvari Govilkar and Dhiraj Amin
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Plagiarism detection is one of the most researched areas among the Natural Language Processing(NLP) community. A good plagiarism detection covers all the NLP methods including semantics, named entities, paraphrases etc. and produces detailed plagiarism reports. Detection of Cross Lingual Plagiarism requires deep knowledge of various advanced methods and algorithms to perform effective text similarity checking. Nowadays the plagiarists are also advancing themselves from hiding the identity from being catch in such offense. The plagiarists are bypassed from being detected with techniques like paraphrasing, synonym replacement, mismatching citations, translating one language to another. Image Content Plagiarism Detection (ICPD) has gained importance, utilizing advanced image content processing to identify instances of plagiarism to ensure the integrity of image content. The issue of plagiarism extends beyond textual content, as images such as figures, graphs, and tables also have the potential to be plagiarized. However, image content plagiarism detection remains an unaddressed challenge. Therefore, there is a critical need to develop methods and systems for detecting plagiarism in image content. In this paper, the system has been implemented to detect plagiarism form contents of Images such as Figures, Graphs, Tables etc. Along with statistical algorithms such as Jaccard and Cosine, introducing semantic algorithms such as LSA, BERT, WordNet outperformed in detecting efficient and accurate plagiarism.
Abstract（参考訳）: プラジャリズム検出は自然言語処理(nlp)コミュニティで最も研究されている分野の1つである。優れたプラギアリズム検出は、意味論、名前付きエンティティ、パラフレーズなどを含む全てのNLPメソッドをカバーし、詳細なプラギアリズムレポートを生成する。クロスLingual Plagiarismの検出には,効率的なテキスト類似性チェックを行うための高度な手法やアルゴリズムの深い知識が必要である。今日では、盗賊たちが身元を隠して、そのような犯罪に遭うのを防いでいる。プラジャリストは、言い換え、同義語置換、引用のミスマッチ、ある言語を別の言語に翻訳するといったテクニックによって検出されることを回避される。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、画像コンテンツの完全性を確保するために、プラジャリズムのインスタンスを識別する。盗作の問題は、図形、グラフ、テーブルなどの画像も盗作される可能性があるため、テクストコンテンツを超えて広がっている。しかし、画像コンテンツの盗作検出は未解決の課題である。したがって、画像コンテンツの盗作を検出する方法やシステムを開発する必要がある。本稿では,図形,グラフ,表などの画像の内容の盗作を検出するシステムを実装した。 jaccardやcosineのような統計アルゴリズムとともに、lsa、bert、wordnetのようなセマンティックアルゴリズムの導入は、効率的で正確な盗作の検出に優れていた。

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