Поиск в диссертациях плагиата

Фаина

Чаще всего — АП. Иногда даже в силу особенностей обновления версий бывает, что бесплатный показывает результаты чуть лучше, чем платный на коллекции интернет. Скорее всего, до украинского доберемся к следующей сессии. Вывод: проще и лучше Антиплагиатом. Чаще всего за помощью в проверке текстов обращаются вузы. А вот научные работы в том числе и кандидатские-докторские проверять начали активно лет десять назад. Nike01 28 апреля в 0.

При завершении процесса формируется отчёт о проверке.

Шаг первый. Машинный перевод и его неоднозначность Первая задача, которую нужно решить после появления проверяемого документа, — это перевод текста на английский язык. Для того, чтобы не зависеть от сторонних инструментов, мы решили использовать готовые алгоритмические решения из открытого доступа и обучать их самостоятельно. Разумеется, качество обученного нами переводчика уступает лидирующим решениям, но ведь от нас никто и не требует высокого качества перевода.

В итоге удалось собрать около 20 миллионов пар предложений научной тематики.

В связи с этим возникает вопрос: как выполнить проверку кандидатской на плагиат, чтобы получить достоверные результаты? Насколько я знаю как минимум в Германии, Англии и Франции в системах образования школы-университеты они достаточно мало распространены. Официальный сайт.

Такая выборка подходила для решения стоявшей перед нами задачи. Реализовав машинный переводчик, мы столкнулись с первой трудностью — перевод всегда неоднозначен. Один и тот же смысл может быть выражен разными словами, может меняться структура предложения и порядок слов. А так как перевод делается автоматически, то сюда накладываются ещё и ошибки машинного перевода. Чтобы проиллюстрировать эту неоднозначность, мы взяли первый попавшийся препринт с arxiv.

Система «Антиплагиат. РГБ» определяет фальшивые диссертации

Проанализировав результаты, мы сильно удивились. Ниже видно, насколько разными получились переводы, хотя общий смысл фрагмента сохранился: Мы предполагаем, что текст, который на первом шаге нашего алгоритма мы автоматически перевели с русского на английский, ранее мог быть переведен с английского на русский. Естественно, каким именно образом был осуществлён исходный перевод, нам неизвестно.

Но даже если бы мы это знали, шансы получить в точности исходный текст были бы ничтожно малы. Шаг второй. И тут мы решили уйти от старой схемы поиска, основанной на сопоставлении слов. Будут ли обнаружены тексты, порождённые разными переводчиками, как на примере ниже? При этом за счёт того, что шинглы строятся с перекрытием, можно не обращать внимания на определенные неточности, присущие алгоритмам кластеризации.

Несмотря на погрешности кластеризации, поиск документов-кандидатов происходит с достаточной полнотой — нам достаточно, чтобы совпало всего несколько шинглов, и по-прежнему с высокой скоростью.

Шаг третий. Здесь нам шинглы уже не помогут — этот инструмент для решения этой задачи слишком неточен. Мы попробуем реализовать поиск в диссертациях плагиата идею: каждому фрагменту текста поставим в соответствие точку в пространстве очень большой размерности, при этом будем стремиться к тому, чтобы фрагменты текстов, близкие по смыслу, были представлены точками, расположенными в этом пространстве неподалеку были близки по план написания рецензии на функции расстояния.

Рассчитывать координаты точки или чуть более научно — компоненты вектора для фрагмента текста мы будем с помощью нейронной сети, а обучать поиск в диссертациях плагиата сеть будем с помощью данных, размеченных асессорами. Роль асессора в этой работе — создать обучающую выборку, то есть указать для некоторых пар фрагментов текста, являются ли они близкими по смыслу или.

Естественно, что чем больше удастся собрать размеченных фрагментов, тем лучше будет работать обученная сеть. Ключевая задача во всей работе — правильно выбрать архитектуру и обучить нейронную сеть. Наша сеть должна отображать текстовый фрагмент произвольной длины в вектор большой, но фиксированной размерности. При этом она должна учитывать контекст каждого слова и синтаксические особенности текстовых фрагментов. Для решения задач, связанных с какими-либо последовательностями не только текстовыми, но и, например, биологическими существует целый класс сетей, которые называются рекуррентными.

Основная идея этой сети состоит в том, чтобы получать вектор последовательности, итеративно добавляя информацию о каждом элементе этой последовательности. Поэтому на основе этой модели было предложено множество более удобных архитектур сетей, которые исправляют эти недостатки. Поиск в диссертациях плагиата нашем алгоритме мы используем архитектуру GRU.

Для того, чтобы сеть хорошо работала с разными видами перевода, мы обучали её как на примерах ручного, так и машинного перевода. Сеть обучалась итеративно.

После каждой итерации мы изучали, на каких фрагментах она ошибалась сильнее. Такие фрагменты мы также давали сети для обучения. Интересно, но использование готовых нейросетевых библиотек, таких как word2vecуспеха не принесло.

КАК ПРОЙТИ АНТИПЛАГИАТ ВУЗ И МОДУЛЬ ПЕРЕФРАЗИРОВАНИЯ? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ!

Их результаты мы использовали в работе в качестве оценки базового уровня, ниже которого опускаться было. Стоит отметить ещё один немаловажный момент, а именно — размер фрагмента текста, который будет отображаться в точку. Ничто не поиск в диссертациях плагиата, например, оперировать с полными текстами, представляя их в виде единого объекта. Но в этом случае близкими будут только тексты, полностью совпадающие по смыслу.

Если же в тексте будет заимствована только какая-то часть, то нейронная сеть расположит их далеко, и мы ничего не обнаружим. Хорошим, хотя и не бесспорным, вариантом является использование предложений. Именно на нём мы решили остановится. Давайте попробуем оценить, какое количество сравнений предложений нужно будет выполнить в типичном случае. Допустим, и проверяемый документ, и документы кандидаты содержат по предложений, что соответствует размеру средней научной статьи.

Тогда на сравнение каждого кандидата нам потребуется 10 сравнений. Если кандидатов будет всего на практике из многомиллионного индекса иногда поднимаются и десятки тысяч кандидатовто нам потребуется 1 миллион сравнений расстояний для поиска заимствований всего в одном документе. А поток проверяемых документов часто переваливает за в минуту. При этом сам по себе расчёт каждого расстояния — тоже не самая простая операция. Чтобы не сравнивать все предложения со всеми, используем предварительный отбор потенциально близких поиск в диссертациях плагиата на основе LSH-хэширования.

Поиск в диссертациях плагиата 9748715

Основная идея этого алгоритма в следующем: каждый вектор мы умножаем на некоторую матрицу, после чего запоминаем, какие компоненты результата умножения имеют значение больше нуля, а какие — меньше. Такую запись про каждый вектор можно представить двоичным кодом, обладающим интересным свойством: близкие векторы имеют схожий двоичный код.

БЕСПЛАТНОЕ ПОВЫШЕНИЕ АНТИПЛАГИАТА (для курсовых и дипломных работ)

Таким образом, при правильном подборе параметров алгоритма мы сокращаем количество требуемых попарных сравнений векторов до небольшого числа, которое можно провести за приемлемое время. Шаг четвертый. Результат проверки виден в личном кабинете: Практическая проверка — неожиданные результаты Итак, алгоритм готов, проведено его обучение на модельных выборках. Удастся ли нам найти что-то интересное на практике? Поиск в диссертациях плагиата решили поискать переводные заимствования в крупнейшей электронной библиотеке научных статей eLibrary.

Всего мы проверили около 2,5 млн научных статей на русском языке. В качестве области поиска мы проиндексировали коллекцию англоязычных архивных статей из фондов elibrary. Общий объем базы источников в поиск в диссертациях плагиата эксперименте составил 10 миллионов текстов.

Может показаться странным, но 10 миллионов статей — это очень небольшая база. Количество научных текстов на английском языке исчисляется, поиск в диссертациях плагиата минимум, миллиардами. В результате мы обнаружили более 20 тысяч статей, содержащих переводные заимствования в значительных объемах.

Мы пригласили экспертов для детальной проверки выявленных случаев. В результате удалось проверить чуть меньше 8 тысяч статей. Это переводные работы тех же авторов или выполненные в соавторстве, часть результатов — корректные срабатывания одинаковых фраз, как правило, одних и тех же юридических законов, переведённых на русский язык.

Но значительная часть результатов — это некорректные переводные заимствования. Исходя из анализа, можно сделать несколько интересных выводов, например, о распределении процента заимствований: Видно, что чаще всего заимствуют небольшие фрагменты, однако встречаются работы, заимствованные целиком и полностью, включая графики и таблицы. Из гистограммы, приведенной ниже, видно, что заимствовать предпочитают из недавно опубликованных статей, хотя встречаются работы, где источник датируется, например, г.

Мы использовали метаданные, предоставленные eLibrary. Используя эту информацию, можно определить, в каких российских научных областях чаще всего заимствуют путём перевода с английского. Самый наглядный способ убедиться в корректности результатов — это сравнить тексты обеих работ — проверяемой и источника, положив их.

Сверху — работа на английском языке с доклад на совещание образец. Соответствующие блоки отмечены красным. На оригинал авторы решили не ссылаться. Информация обо всех найденных случаях переводных заимствований передана в редакции научных журналов, выпустивших соответствующие статьи.

Творите собственным умом! Поделиться публикацией. Похожие публикации. Вack-end разработчик C Москва. Вакансии компании Создать резюме. Я так понимаю, теперь единственный шанс начинающего плагиатора англоязычных статей — обучить свою нейросеть генерить статьи с минимальным процентом заимствования и максимальной оригинальностью :. Английский в этом случае не очень и нужен — можно генерировать сразу на русском. Мы проводили пару лет назад проводили исследование по поиску сгенерированных русскоязычных статей.

Пока это не тренд. Возможно, расскажем об этом отдельно.

Как сделать ссылку на рефератКурсовая работа пенсия по инвалидности
Реферат история развития физкультурыДоклад на тему охота древних людей
Контрольная работа по теме углеводороды 2 вариант ответыДоклад про странствующего голубя
Интернет и права человека рефератФорма правления в россии курсовая работа
Психология и социальная работа курсоваяРеферат на тему язык общения и культура

Там результат получился отрицательный — ничего интересного не нашли — поэтому статья, скорее всего, получится не очень интересной. Или, что более реально, попробуем обновить результаты с учетом вновь вышедших статей и расскажем про оба эксперимента. AEP 26 июля в 0. По статьям, конечно, следовало ожидать отрицательного результата.

Мобильная версия. Официальный сайт. Правда все это темы отдельных постов на Хабр. Именно с помощью TurnItIn. Никогда искренне не понимал как можно просить детей писать об одном и том же но разными словами?

Не пробовали их искать? Банально, но вопрос упирается в рынок. SEO — другой сегмент, поиск в диссертациях плагиата мы пока не занимаемся. Допустим, мы нашли машинных текстов на различных сайтах. Сейчас у нас нет механизма, чтобы монетизировать эту информацию. А затраты на такой расчет будут порядочными. Теперь единственный шанс начинающего плагиатора англоязычных статей — плагиатить статьи на других языках. Хотелось, естественно, большего, поэтому я брал блок текста, брал оттуда несколько ключевых позиций имена реферат по истории международные организации, редкие наименования и прочее и затем тупо гуглил тексты, имеющие тот же набор ключей.

Сейчас это можно назвать прообразом тэгов. Так вот… совпадение по 5 и более ключам почти гарантированно давало нахождение плагиата. Имхается мне, что при проверке переводного плагиата этот способ можно использовать для упрощенного поиска, если брать термины, имеющие однозначное толкования в обоих языках.

Более того, подобный способ даст возможность сделать грубый и быстрый поиск плагиата вообще с любого на любой язык. Возьмем пример автора темы… Lamport clocks — Часы Лэмпорта Markov — Марков rasterization — растрирование stochastic — стохастический virtual machine — виртуальная машина перевод у всех выражений — однозначный сумма этих выражений выводит на указанный результат даже простым запросом в гугле на первой странице проблема только в автоматизации.

В целом, вы правы, но как всегда есть несколько нюансов. На описанный вами анализ требуется примерно от 30 до 60 минут на работу. Делал лично, в поиск в диссертациях плагиата числе, и до того как мы разработали Антиплагиат. С переводом чуть дольше, но не принципиально. Средний вуз защищает в год несколько тысяч студентов. Как правило сроки сжатые и требовать текст ВКР больше чем за неделю до принятия решения о допуске получается далеко не.

Получаем, что нужно за 1 неделю выполнить работу пусть даже на 1 тысячу человеко-часов. Получаем 25 человек в течение недели по 8 часов. При этом у этих людей обычных обязанностей никто отменяет. А ведь есть вузы с выпуском по 10 тысяч студентов.

Ваш IP-адрес заблокирован.

Есть базы, которые не гуглятся, а там ведь тоже хочется искать. Результат проверки нужно сохранять и передавать коллегам, то есть еще необходимо будет разработать методологию всех этих действий. Вывод: проще и лучше Антиплагиатом. AlexPancho 25 апреля в 0. Я поиск в диссертациях плагиата, тут немного другой алгоритм предложен. Дальше при помощи гугл или гугл-наука мы ищем по методике шинглов тексты, где высок процент совпадения.

Дальше текст парсится из источника и анализируется по вашей методике. Это первая проблема.

  • На описанный вами анализ требуется примерно от 30 до 60 минут на работу.
  • Гарантии Отзывы Полезное Вопрос-ответ O нас.
  • Хабр Geektimes Тостер Мой круг Фрилансим.
  • И платить придется много.
  • Некоторые соискатели пытаются заменить в тексте отдельные буквы латиницей или использовать вместо пробелов белые буквами.

Проблема в том, что перевод неоднозначен — см. И неоднозначен он по очень разным причинам. Одна из них контекст. Одно и то же предложение в разных контекстах будет однозначно переведено по-разному. Вторая проблема, в том, что за обращение к гуглу нужно платить. И платить придется.

Но в поиск в диссертациях плагиата схема рабочая, мы ее тестировали, и, вероятно, скоро запустим как дополнение к действующей, так как в закрытых коллекциях гугл не поможет. А не великоват риск ложноположительных? Скажем, я написал пару лет назад статью про эволюцию хитинсинтаз эукариот, а за несколько лет до того некая A.

[TRANSLIT]

Zakrzewski, PhD написала статью про eukaryotic chitin synthase phylogeny. А до неё статьи примерно про то же писали ещё несколько немцев. Что характерно, в работах поиск в диссертациях плагиата наборы данных частично перекрываются и методы похожие, не говоря уж о введении и поиск в диссертациях плагиата художественной литературе про то, что хитин и его синтез — интересные штуки.

В библиографический список может быть включено до литературных источниковв том числе авторских статей и монографий. При этом уникальность диссертации не должна быть ниже процентов с учетом цитирования, заимствованных фраз и устойчивых выражений.

Подобная ситуация является распространенной и может коснуться даже тех работ, которые на процентов являются авторскими. В связи с этим возникает вопрос: как выполнить проверку кандидатской на плагиат, чтобы получить достоверные результаты? Сейчас ВАК не предъявляет единых требований к проверке диссертационных работ на уникальность с помощью определенных ресурсов. Аспирант может самостоятельно выбрать онлайн-программу или воспользоваться платным сервисом, выявляющим плагиат.

Любую из данных программ можно использовать в качестве антиплагиата для диссертаций. После некоторых доработок удается добиться высокого процента уникальности, но для приема диссертационным советом такой работы с текстом недостаточно.

Проблема заключается в том, что онлайн-программы имеют ограниченную базу, куда не входят научные труды, опубликованные диссертации, статьи. Он включает крупнейшую в Россию поисковую базу, в том числе архивы диссертаций и ресурсы РГБ.

Поиск в диссертациях плагиата 2247

В результате программной доработки не меняется авторский стиль и содержание текста, но его уникальность существенно увеличивается. Таким способом можно проверить курсовые, рефераты, дипломные проекты и другие виды студенческих работ. База сервиса постоянно пополняется и насчитывает около 10 миллионов документов, размещенных в русскоязычном интернете. Для проверки диссертаций и сложных технических текстов, в системе можно поиск в диссертациях плагиата дополнительные источники методические пособия выбранного вуза, работы выпускников и т.

Алгоритм выявления наличия заимствований поиск в диссертациях плагиата на работе с двумя категориями источников — сеть интернет и собственная коллекция материалов выбранного учебного учреждения.

Длительность проверки составляет несколько секунд. Повысить оригинальность документа с помощью синонимов, перестановки символов не получается — сервис надежно защищен от подобных манипуляций с текстом. Наши авторы облагородят ваш документ и повысят уровень уникальности до требуемых показателей. Гарантируем строгую конфиденциальность.

Будем рады сотрудничеству с вами. Сейчас ВАК не занимается собственной проверкой научно-квалификационных работ. Эту задачу решает аттестационная комиссия, а точнее — сотрудники РГБ, в обязанности которых входит внимательное изучение научной работы. Такая проверка включает поиск неуникальных фрагментов теста, некорректно использованных фраз и выражений, повторений, заимствований из других языков.

После вычитки может потребоваться повторная работа, цель которой — повысить оригинальность текста. В некоторых случаях ВАК может инициировать проверку, если по диссертации требуется принять решение в спорных ситуациях.

Поиск в диссертациях плагиата 2596

Подобные проекты являются скорее сообществом анонимных энтузиастов, которые по поводу каждой проверки делают экспертное заключение. Разработанный при участии Ростовцева проект Dissernet.

Изначально копание в диссертациях привлекло ученого с точки зрения так называемой интертекстуальности. Сервис основан на платформе Wikia, в которой любой член сообщества, оставаясь анонимом, может выложить доказательства плагиата в диссертации с указанием первоисточника. По словам Ростовцева, к нему за проверкой нескольких диссоветов обратилось Минобрнауки, пришлось проверить порядка авторефератов. Персоны, в отношении которых решается вести проверку, возникают поиск в диссертациях плагиата.

К примеру, недавно в проект обратилась жительница Урала, родственнику которой сделали неудачную операцию. Женщина выяснила, что хирург защитил на схожую тему диссертацию, и решила ее проверить. Весь текст разбивается на фразы порядка 10 слови ищутся источники, в которых эти фразы встречаются. Затем из Ленинской библиотеки выкачиваются диссертации, на которые указала программа, и уже люди вручную находят совпадения.

Самое большое время требуется на то, чтобы человек воочию увидел и задокументировал заимствования. Результатом становится таблица, в которой номера страниц раскрашены цветами, соответствующими разным источникам заимствования. Примером для создания этого сообщества стало известное в Германии и созданное на той же платформе объединение Vroniplag.

Его создал разоблачитель немецких политиков Мартин Хайдингсфельдер, первой поиск в диссертациях плагиата которого стал министр обороны Карл Гуттенберг.