Deepseek生成的中文,翻译成英文,Turnitin系统会查出来吗?

今年Deepseek真的是特别火爆,很多同学借助Deepseek来辅助论文写作。

对于英文专业的同学来说,写英文论文比较困难,就有同学问了:自己用Deepseek生成中文,然后翻译成英文,Turnitin系统会不会查出来?

Turnitin系统目前是可以检测语言范围最广的论文检测系统,Turnitin是世界上主流的学术不端检测系统之一,它的系统与国际著名出版商(收录90%以上的SCI期刊)指定使用的CrossCheck反剽窃检测系统的技术支持、检测能力以及比对数据库基本一致。

英文论文可以用Turnitin系统进行检测,日文、韩文、法文、德文、西班牙语、葡萄牙语等小语种语言的论文也是可以用Turnitin系统进行检测的。

现在Turnitin系统也要检测论文AI率了,如果直接把AI生成的内容翻译成英文,是很容易被查出来的,建议大家在翻译之后,都先进行AI检测,确保AI率低!

Turnitin系统+AI检测系统:https://students-turnai.similarity-check.com/

目前Turnitin系统上线了AI检测功能,Turnitin国际+AI版即可直接检测英文论文AI率。

Turnitin国际+AI版有以下几个特点:

1、同时出具查重报告和AI报告,要检测英文都建议先用Turnitin国际+AI版检测,如果检测结果AI率不高,下次检测的时候就可以只选择Turnitin国际版检测重复率即可。

下载的报告总共有4个:

2、不需要注册账号,自行提交检测即可。

3、目前只能检测英文论文AI率。虽然Turnitin系统可以检测英文和其他小语种语言,但是目前还不能对小语种论文检测AI率。

如果论文有用AI写作部分,一定要用Turnitin国际+AI版检测一下论文AI率,避免出现AI率过高导致学术不端的情况。

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### RAG技术的工作原理 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成的技术框架,旨在提升自然语言处理任务中的性能。其核心思想是通过引入外部知识源,在生成过程中增强模型的表现力[^1]。 #### 背景概念 RAG核心在于将传统的纯生成模式转变为一种混合模式——即先从外部知识库中检索相关信息,再基于这些信息生成最终的结果。这种方法能够有效缓解传统生成模型可能存在的幻觉问题(hallucination),并提高生成内容的相关性和准确性[^2]。 #### 实现步骤详解 以下是RAG技术的主要实现过程: 1. **调用大语言模型** 使用预训练的大规模语言模型(如ChatGPT、GLM等)作为基础架构,负责后续的文本生成任务。这一阶段通常依赖于强大的上下文理解能力以及高效的参数化结构。 2. **读取知识库数据** 构建或接入一个大规模的知识库,该知识库可以是以文档形式存储的数据集或者经过加工后的语料集合。此部分决定了可被检索的信息范围及其质量[^3]。 3. **文本索引答案检索** 对知识库内的文本进行预处理,并建立高效查询机制以便快速定位相关内容片段。常见的方法包括倒排索引等技术手段。 4. **文本嵌入向量检索** 将输入问题转化为高维空间中的表示向量,并计算它其他已知样本之间的相似度得分;随后依据得分选取最接近的一组候选对象作为潜在匹配项。 5. **文本多路召回重排序** 经过多轮筛选后得到多个备选方案,进一步采用机器学习算法对其进行综合评估打分,最终选出最优解路径。 6. **文本问答Prompt优化** 针对具体应用场景设计合理的提示模板(Prompt Engineering),引导LLMs按照预期方向完成指定操作,比如精确回答特定领域的问题等等。 ```python import numpy as np def rag_pipeline(question, knowledge_base): """ A simplified example of the RAG pipeline. Args: question (str): The input query from user. knowledge_base (list): List of documents or passages to search through. Returns: str: Generated answer based on retrieved information. """ # Step 1: Embedding and Retrieval embeddings = generate_embeddings([question] + knowledge_base) scores = compute_similarity(embeddings[0], embeddings[1:]) top_k_indices = np.argsort(scores)[-3:] # Top-3 relevant docs # Step 2: Generate Answer with Retrieved Contexts context = "\n".join([knowledge_base[i] for i in top_k_indices]) prompt = f"Question: {question}\nContext:\n{context}" generated_answer = call_large_language_model(prompt) return generated_answer def generate_embeddings(texts): pass # Placeholder function; implement embedding generation here. def compute_similarity(query_embedding, doc_embeddings): pass # Placeholder function; calculate cosine similarity between vectors. def call_large_language_model(prompt): pass # Placeholder function; invoke LLM API using provided prompts. ``` 上述代码展示了简化版的RAG流水线逻辑,实际应用中还需要考虑更多细节和技术挑战。 ---
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