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1.检测系统根据段落进行检测。如果检测到13个完全相同的单词,则认为它们完全相同。因此,连续相同的单词不得超过13个单词。这些段落表明了相似之处,然后合并了这些段落;在此基础上,某图书馆网络具有比较功能。看看这句话中长度与其他文章相似或相似的单词数,表明了相似程度。例如,这句话与另一句类似55%。万芳的六个字开始检测重复率。当一段中有很多重复时,所有六个字都会变成红色,检测机制也不错。不幸的是,数据库太小,没有多少优势。

  2.尝试将其替换为同义词,例如:dommage=destruction:通道=车道:原则=基本概念;不可见=隐藏:效益特别显着=效益显而易见,大部分=大部分等等。在预先检测到的报告中,红色标记的区域是关键编辑区域,请使用某库。有三种颜色,绿色不用改,黄色,如果不是大面积的话就不能改,但是红色需要改

  3.改变句子的主动被动语态。例如,数字水印为多媒体数据文件提供了一种有效的技术手段,用于验证、防伪、防伪以及确保数据的安全性和完整性。数字水印检测可作为验证、防伪、防篡改、传输安全和保证多媒体产品完整性的强大检测手段。

  4.同一句话有停顿,或者同一级有很多方面,所以有些顺序可以调整。论文查重参考papertime的自建库。

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Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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