什么是AI论文查重？
AI论文查重是指利用人工智能技术（如自然语言处理、文本相似度算法、深度学习模型等）对学术论文进行重复内容检测的过程。相比传统关键词匹配，AI查重能更精准识别语义相似、改写或翻译后的重复内容。
核心查重技术原理
典型的AI查重系统包含以下模块：
- 文本预处理：分词、去停用词、标准化格式
- 特征提取：TF-IDF、Word2Vec、BERT嵌入向量
- 相似度计算：余弦相似度、Jaccard系数、语义匹配模型
- AIGC识别：基于生成模型特征判断是否由AI生成
开源实现思路（非完整源码）
虽然完整的商业查重系统通常闭源，但可通过以下方式构建简易原型：
// 示例：使用Python + scikit-learn 计算文本相似度
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
docs = ["原文内容...", "待检测论文..."]
tfidf = TfidfVectorizer().fit_transform(docs)
similarity = cosine_similarity(tfidf[0:1], tfidf[1:2])
print("相似度:", similarity[0][0])更高级方案可集成 HuggingFace 的 Sentence-BERT 或本地部署 BGE 等嵌入模型。
注意事项
自行开发查重工具仅用于学习研究，不可替代知网、维普等权威系统。实际应用中需注意：
- 尊重版权与数据隐私
- 避免用于规避正规学术审查
- 结合人工审核确保结果可靠