毕业论文知网查重之应对办法

本文分享了论文查重的相关经验,包括知网的多种查重系统及其区别,如何应对查重过程,以及提供实用的自我检测与修改建议。

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现在的技术先进了毕业论文都要进行查重,防止论文抄袭。这本是件好事,不过对于学生来讲是比较难受的。下面讲一讲我本人的经验和一些观点。供借鉴。

一、知网查重

是知网搞的牛B系统,分为TMLC,PMLC,VIP5.0,AMLC等多种类别,这些库的区别我觉得用的是同一个系统,分了不同的对比库,或者不同的参数设置,以达到不同的目的而已。

一般的学校给硕博士用的都是TMLC,PMLC是为本科生准备的,VIP5.0以前估计是为付费用户准备的吧,现在好像不对个人了。AMLC是对杂志社准备的。

比较多的学校的图书馆用的是PMLC,PMLC有字数限制,不同的学校有所不同,有的4万字,有的8万字。所以网上有的是拆分查重的,就是这个原因。价格一般是150。结果很多情况下与TMLC无差别,1%吧,反正很小的。而且PMLC的对比库对TMLC要多一个。所以基本上是可以用PMLC代替TMLC的。(便宜啊)

TMLC这个一般学校都用这个,所以网上的价格都非常高,一般要400以上,(坑爹啊)为什么这么贵呢?因为这些查重都是学校用剩下的。知网授权学校使用TMLC是免费的,但是签的协议中会约定使用次数,当然天下没有免费的午餐,所以,交换条件就是学校授权知网对这些文章的版权(大概是这样的,反正知网可以用这些文章了,你懂的)。

 

二、应对办法

那具体怎么应对呢?

1.不要抄袭。

你要说这年头不抄怎么写文章。是的,是要抄一下,天下文章一大抄,关键在于你会不会抄。首先还是要有你自己的真东西在里面嘛。

2.怎么抄。

一般的资料来源:网页、网上的论文、书籍。

网页不要想了,你能用百度搜到的,知网都能搜到,你从网上抄来的都会被知网检测出来。

网上的论文,不管是知网、万方什么的网站上下的论文,都会被检测出来的。

书籍。这个还好,但是万一别人的论文也抄了书上的这一段,也是会被检测出来的。

所以,怎么办呢?翻译外文文献。 这个知网号称也可以检测,但是实际上,知网目前还真没这实力。实测结果显示也无法检测。所以我们就开动马力把外国人的东西托搬过来吧。至少也是给国内的技术进步作贡献。学好英语很重要啊!!!

3.怎么自我检测

我建议:

前期论文初稿的时候用其他便宜的论文查重工具,像万方、维普什么的维普的价格是每千字0.9元,每万字9块,3万字的文章也才30块吧。还可以接受。毕竟这些查重工具的能力是相当的,差别会有,但是基本的都可以查出来。

后期定稿的时候再用知网的查一下。求精确的就用TMLC,多付点钱,其实VIP5.0和PMLC我觉得完全也可以。比如学校要求20%查重率,那你要是用VIP5.0查出来是9%,就完全不用担心过不了。肯定没问题的。我用PMLC查的结果比TMLC还高1%。

给个知网检测结果吧:

给个店网址吧,我找到的全网最的店。

http://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z09.2.9.25.fYJ6er&id=18488728270&_u=ins3qs0ef6e

不是打广告。我只是得瑟一下,找到了个比较好用的东西。周围人都用这个,效果还不错。

 

4.怎么修改

查重之后有很多要修改的,怎么修改:参见

http://wenku.baidu.com/link?url=ygqJrJFltcLZjQ2ZJ2ASCMinzC5Zg3edhE3QB2pFFzJipD29K81LJkL0LdHPRibIgoCGvp4Wrp6S2M8SV9un0QHjE6goVclqWLW_x9fwT2Os 

5.绝招

申请个维普的试用吧. http://www.cqvip.com/gocheck/apply.aspx ,可以用100次。但是要公司身份才可以申请,前期初稿检测时候用。

 

 

 

### Python 实现论文查重的相关方法 #### 使用第三方服务与API 目前,并未公开其官方的查重API接口供开发者调用。因此,要实现论文查重的功能,通常需要借助一些间接的方式或者第三方的服务提供商。这些服务商可能提供了封装好的API接口,允许用户上传文档并返回相似度检测的结果[^1]。 如果考虑使用Python来完成这一过程,则主要涉及以下几个方面: 1. **文件上传功能** 需要构建一个能够支持PDF、Word等多种格式文件上传至目标服务器的功能模块。这可以通过`requests`库中的`post`方法配合表单数据(`multipart/form-data`)的形式实现。 2. **异步任务管理** 查重的过程可能会耗费较长时间,在实际开发过程中建议采用异步编程模型以提高用户体验。可以利用`asyncio`以及相关框架如`aiohttp`来进行络请求的操作。 3. **结果解析与展示** 当接收到由远程服务反馈回来的数据时(通常是JSON结构),应该对其进行必要的转换处理以便于进一步分析或呈现给最终使用者看。例如提取出复率百分比数值等关键字段信息。 以下是简单的代码示例展示了如何向假设存在的某个查重平台发送待测文章并通过回调函数接收响应消息: ```python import asyncio import aiofiles from aiohttp import ClientSession async def upload_file(file_path, api_url): async with ClientSession() as session: file_name = file_path.split('/')[-1] # 打开本地文件准备传输 async with aiofiles.open(file_path, 'rb') as f: payload = { 'file': (file_name, await f.read()) } headers={'Content-Type':'multipart/form-data'} resp=await session.post(api_url,data=payload,headers=headers) result=await resp.json() return result['similarity'] # 假定返回的是相似度分数 loop=asyncio.get_event_loop() task=[upload_file('example.docx','https://api.example.com/check')] results=loop.run_until_complete(asyncio.gather(*task)) print(results) ``` 此段脚本仅作为概念验证用途,请根据实际情况调整参数设置并与合法合规的服务商合作开展业务活动。 #### 自动化数据分析工具链建设思路 除了单纯依赖外部资源外,还可以尝试自行搭建一套完整的解决方案体系用于解决学术不端行为监测需求。具体来说就是收集大量已发表文献资料建立语料库;接着运用自然语言处理技术(NLP)对新提交稿件同既有记录做对比计算得出匹配程度指标值。不过这种方法要求较高的技术水平投入同时也面临版权保护等方面的挑战。 ---
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