作为自然语言理解的一项基础工作,词语语义相似度度量一直是研究的重点。语义相似度度量本身是一个中间任务,它是大多数自然语言处理任务中一个必不可少的中间层次,在自然语言处理中有着广泛的应用,如词义消歧、信息检索以及机器翻译等。 本文的核心内容是汉语词语语义相似度算法研究以及如何将其应用于跨语言信息检索(Cross-Language Information Retrieval, CLIR)领域。首先对语义相似度度量算法进行综述,然后重点描述基于HowNet的语义相似度度量算法,提出根据知识词典描述语言(Knowledge Dictionary Mark-up Language, KDML)的结构特性将词语语义相似度分为三部分进行计算,每部分采用最大匹配的算法,同时加入义原深度信息以区别对待不同信息含量的义原。较以往同类算法,其计算结果具有区分度,更加符合人的主观感觉。 本文尝试将所建立的汉语语义相似度度量模式应用于跨语言信息检索系统。跨语言信息检索结合传统文本信息检索技术和机器翻译技术,在多方面涉及到语义问题,是语义相似度良好的切入点。两者的结合主要体现在两方面：(1)将语义相似度度量应用于查询翻译,利用语义相似度对查询关键词进行消歧翻译,提高翻译质量；(2)将语义相似度应用于查询扩展,使扩展内容与原查询具有更高相关性,以提高检索的召回率和准确率。 本文提出相对客观的评价标准,如为单独衡量词义消歧的性能,而使用第三届词义消歧系统评价会议(The 3rd Evaluating Word Sense Disambiguation Systems, SENSEVAL-3)语料进行测试；为衡量应用语义相似度于跨语言检索后的性能,又使用第九届文本检索会议(The 9th Text Retrieval Conference, TREC-9) CLIR评价任务的查询集、语料库和结果集进行评估。这使得我们的实验结果相对公正客观,具有一定可比性。本文对原有英汉跨语言信息检索系统进行一定程度的改进,使得各种相关算法都可方便地在系统中进行集成,成为一个研究跨语言信息检索的实验平台,其系统的设计思想充分体现模块化和扩展性。 综上,本文通过综合分析主流的语义相似度算法,而提出一种新的基于HowNet的汉语语义相似度算法,并给出其在英汉跨语言信息检索中的尝试性应用,希望能给相关领域的研究者有所借鉴。
NLP 是什么？ NLP 是计算机科学领域与 人工智能 领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP 由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。 自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。 自然语言生成方向，主要目标是帮助机器生成人能够理解的语言，比如文本生成、自动文摘等。NLP 技术基于大数据、知识图谱、 机器学习 、语言学等技术和资源，并可以形成机器翻译、深度问答、对话系统的具体应用系统，进而服务于各类实际业务和产品。 NLP在金融方面 金融行业因其与数据的高度相关性，成为人工智能最先应用的行业之一，而NLP与知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分，正在快速进入金融领域，并日益成为智能金融的基石。舆情分析舆情主要指民众对社会各种具体事物的情绪、意见、价值判断和愿望等。 事件(Event )：在特定时间、特定地点发生的事情。主题(Topic)：也称为话题，指一个种子事件或活动以及与它直接相关的事件和活动。专题(Subject)：涵盖多个类似的具体事件或根本不涉及任何具体事件。需要说明的是，国内新闻网站新浪、搜狐等所定义的“专题”概念大多数等同于我们的“主题”概念。热点：也可称为热点主题。热点和主题的概念比较接近，但有所区别。 1. 词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。 2. 词形还原 什么是词形还原？ 词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了POS问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。 3. 词向量化什么是词向量化？词向量化是用一组实数构成的向量代表自然语言的叫法。这种技术非常实用，因为电脑无法处理自然语言。词向量化可以捕捉到自然语言和实数间的本质关系。通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示，例如向量的长度可以为100。 4. 词性标注 什么是词性标注？简单来说，词性标注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的过程。 5. 命名实体消歧 什么是命名实体消岐？命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程。例如，对句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名实体消岐会推断出句子中的Apple是苹果公司而不是指一种水果。一般来说，命名实体要求有一个实体知识库，能够将句子中提到的实体和知识库联系起来。 6. 命名实体识别 体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的任务。 7. 情感分析 什么是情感分析？情感分析是一种广泛的主观分析，它使用自然语言处理技术来识别客户评论的语义情感，语句表达的情绪正负面以及通过语音分析或书面文字判断其表达的情感等等。 8. 语义文本相似度 什么是语义文本相似度分析？语义文本相似度分析是对两段文本的意义和本质之间的相似度进行分析的过程。注意，相似性与相关性是不同的。 9.语言识别 什么是语言识别？语言识别指的是将不同语言的文本区分出来。其利用语言的统计和语法属性来执行此任务。语言识别也可以被认为是文本分类的特殊情况。 10. 文本摘要 什么是文本摘要？文本摘要是通过识别文本的重点并使用这些要点创建摘要来缩短文本的过程。文本摘要的目的是在不改变文本含义的前提下最大限度地缩短文本。 11.评论观点抽取 自动分析评论关注点和评论观点，并输出评论观点标签及评论观点极性。目前支持 13 类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策。 11.DNN 语言模型 语言模型是通过计算给定词组成的句子的概率，从而判断所组成的句子是否符合客观语言表达习惯。在机器翻译、拼写纠错、语音识别、问答系统、词性标注、句法分析和信息检索等系统中都有广泛应用。12.依存句法分析 利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息 (如主谓、动宾、定中等结构关系)，并用树状结构来表示整句的的结构 (如主谓宾、定状补等)。1、NLTK 一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的 jieba 处理库 2、文本处理流程 大致将文本处理流程分为以下几个步骤： Normalization Tokenization Stop words Part-of-speech Tagging Named Entity Recognition Stemming and Lemmatization 下面是各个流程的具体介绍 Normalization 第一步通常要做就是Normalization。在英文中，所有句子第一个单词的首字母一般是大写，有的单词也会全部字母都大写用于表示强调和区分风格，这样更易于人类理解表达的意思。 Tokenization Token是"符号"的高级表达， 一般值具有某种意义，无法再拆分的符号。在英文自然语言处理中，Tokens通常是单独的词，因此Tokenization就是将每个句子拆分为一系列的词。 Stop Word Stop Word 是无含义的词，例如’is’/‘our’/‘the’/‘in’/'at’等。它们不会给句子增加太多含义，单停止词是频率非常多的词。 为了减少我们要处理的词汇量，从而降低后续程序的复杂度，需要清除停止词。 Named Entity Named Entity 一般是名词短语，又来指代某些特定对象、人、或地点 可以使用 ne_chunk()方法标注文本中的命名实体。在进行这一步前，必须先进行 Tokenization 并进行 PoS Tagging。 Stemming and Lemmatization 为了进一步简化文本数据，我们可以将词的不同变化和变形标准化。Stemming 提取是将词还原成词干或词根的过程。 3、Word2vec Word2vec是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就一直存在。但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业的、非语言的任务中。 ### 四、NLP前沿研究方向与算法 1、MultiBERT2、XLNet3、bert 模型 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。 BERT提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。BERT的主要特点以下几点： 使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系； 使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标； 使用更强大的机器训练更大规模的数据，使BERT的结果达到了全新的高度，并且Google开源了BERT模型，用户可以直接使用BERT作为Word2Vec的转换矩阵并高效的将其应用到自己的任务中。 BERT的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法为单词学习一个好的特征表示，所谓自监督学习是指在没有人工标注的数据上运行的监督学习。在以后特定的NLP任务中，我们可以直接使用BERT的特征表示作为该任务的词嵌入特征。所以BERT提供的是一个供其它任务迁移学习的模型，该模型可以根据任务微调或者固定之后作为特征提取器。 模型结构： 由于模型的构成元素Transformer已经解析过，就不多说了，BERT模型的结构如下图最左： 对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。 优点： BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通过预训练和精调横扫了11项NLP任务，这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer，也就是相对rnn更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。 缺点： MLM预训练时的mask问题 [MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现 每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）BERT火得一塌糊涂不是没有原因的： 使用Transformer的结构将已经走向瓶颈期的Word2Vec带向了一个新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》这篇论文； 11个NLP任务的精度大幅提升足以震惊整个深度学习领域； 无私的开源了多种语言的源码和模型，具有非常高的商业价值。 迁移学习又一次胜利，而且这次是在NLP领域的大胜，狂胜。 BERT算法还有很大的优化空间，例如我们在Transformer中讲的如何让模型有捕捉Token序列关系的能力，而不是简单依靠位置嵌入。BERT的训练在目前的计算资源下很难完成，论文中说的训练需要在64块TPU芯片上训练4天完成，而一块TPU的速度约是目前主流GPU的7-8倍。
本文介绍了一个简单的对比学习框架SimCSE，它极大地促进了最先进的句子嵌入。首先描述了一种无监督的方法，它接受一个输入句子，然后在对比目标中预测自己，并 只有标准的dropout用作噪声 。
这个简单的方法令人惊讶。发现，dropout充当了最小的数据扩充，移除它会导致数据表示不好。然后，我们提出了一种有监督的方法，它将自然语言推理数据集中的注释对纳入我们的对比学习框架中，使用“蕴涵”对作为正例，使用“矛盾”对作为硬负例。
在标准语义文本相似性（STS）任务中评估SimCSE，以及使用BERT-base的无监督和监督模型分别实现了76.3%和81.6%的斯皮尔曼相关性，与之前的最佳结果相比，分别提高了4.2%和2.2%。我们也展示了两者从理论和经验上来看， 对比学习目标将预先训练好的嵌入的各向异性空间规整得更加均匀，并且在有监督信号的情况下更好地对齐正对 。
学习通用句子嵌入是自然语言处理中的一个基本问题，在文献中得到了广泛的研究。在这项工作中，我们提出了最先进的句子嵌入方法，并证明了对比目标在以下情况下是非常有效的：再加上预先训练过的语言模型，如BERT或RoBERTa 。我们介绍了 SimCSE，一种简单的对比语言句子嵌入框架，可以从未标记或标记的数据中生成更好的句子嵌入 。
○ 1、无监督SimCSE：
○ 2、有监督SimCSE：
我们对七项标准语义文本相似性（STS）任务和七项转移任务中对SimCSE进行了综合评估。在STS任务中，我们的无监督模型和监督模型分别达到76.3%和81.6%的平均斯皮尔曼相关，与之前的最佳结果相比，分别提高了4.2%和2.2%。在转移任务上也取得了有竞争力的表现。
最后，我们在文献和研究中发现了一个不连贯的评估问题整合不同设置的结果，以便将来评估句子嵌入。
其中xi 和x+i是语义相关的。我们遵循对比框架，采用一个具有批量负例的叉熵目标：让 hi 和 hi+ 表示 xi 和 xi + 的表示，即训练目标。对于（xi，xi+）和小批量的N对是：
where xi and x+i are semantically related. We follow the contrastive framework in Chen et al. (2020) and take a cross-entropy objective with in-batch negatives (Chen et al., 2017;Henderson et al., 2017): let hi and h + i denote the representations of xi and x + i, the training objective for (xi, x+i) with a mini-batch of N pairs is:
其中 τ是一个温度超参数sim（h1，h2）是余弦相似性
在这项工作中，我们使用预训练的语言模型，如BERT或RoBERTa：h=fθ(x)，然后微调所有参数使用对比学习目标（等式1）。
对比学习中的一个关键问题是如何构建 (xi, xi+)对。在视觉表现中，一个有效的解决方案是对同一幅图像进行两次随机变换（例如，裁剪、翻转、变形和旋转）如xi 和 xi+。最近，在语言表达中也采用了类似的方法，方法是应用增广技术，如单词删除、重新排序和替换。然而，由于NLP的离散性，NLP中的数据扩充本质上是困难的。我们将在§3中看到。简单地在中间表示上使用标准Dropout比这些离散操作符表现得更好。
在NLP中，类似的对比学习目标在不同的背景下进行了探索。 在这些情况下, (xi, xi+)收集自有监督的数据集，如问题-段落对。由于xi和xi+的明显性质,这些方法总是使用双编码器框架， 例如，对于xi和xi+使用两个独立的编码器fθ1和fθ2。
对于句子嵌入，Logeswaran和Lee（2018）也使用了对比学习和双编码器方法，将当前句子和下一个句子组成为(xi,xi+)。
最近，Wang和Isola（2020）确定了与对比学习的对齐性alignment和一致性uniformity——并建议使用它们来衡量表达的质量。给出了一个正例对分布ppos，alignment计算成对实例的嵌入之间的预期距离（假设表示已经规范化）：
另一方面，一致性uniformity衡量的是嵌入物均匀分布效果：
其中pdata表示数据分布。 这两个指标与对比学习的目标非常一致 ：正例之间应该保持紧密，而随机实例的嵌入应该分散在超球体上。在接下来的部分中，我们还将使用这两个指标来证明我们的方法的内部工作原理。
使用 xi+=xi。关键的成分是让这个通过使用独立取样的dropout masks 对 xi 和 xi+进行相同的正例对操作。
其中z是dropout的随机掩码。我们只是将相同的输入进行编码器两次，并获得两个具有不同dropout masksz、z0的嵌入， SimCSE的训练目标是：
我们将其视为数据扩充的一种最小形式：正例对的句子完全相同它们的嵌入只在Dropout mask上有所不同。我们将这种方法与STS-B开发集上的其他训练目标进行比较。
表1将我们的数据增强技术方法与普通方法进行了比较：如crop、word删除和替换，可以看作是 h = fθ(g(x),z)，而g是x上的（随机）离散算子。注意到，即使删除一个单词会影响性能，但没有任何影响到增强效果优于dropout噪声。
我们还将self-prediction训练目标与使用的next-sentence目标进行了比较，选择其中一个或者两个独立的编码器。如表2所示，发现SimCSE比next-sentence目标的表现要好得多，并且使用一个编码器而不是两个编码器在我们的方法中有显著差异。
为了进一步了解dropout noise在无监督SimCSE中的作用，我们在表3中尝试了不同的 dropout rates，并观察到所有变体都低于Transformers的默认dropout概率p=0.1。
我们发现两个极端情况特别有趣：
在测试过程中，我们每10步对这些模型进行一次检查训练并可视化对齐alignment和一致性uniformity度量在Figure 2中，还有一个简单的数据扩充模型“删除一个单词”。如图所示，从预先训练好的检查点开始，所有模型都大大提高了一致性uniformity。
然而，这两种特殊变体的排列也会退化由于使用了dropout噪声，我们的无监督SimCSE保持了稳定的对齐alignment。它还表明，从预训练的检查点开始是至关重要的，因为它提供了良好的初始对齐alignment。最后，“删除一个单词”改善了对齐，但在一致性度量上获得了较小的增益，最终表现不如无监督SimCSE。
我们已经证明，添加dropout 噪声能够保持正例对的良好对齐(x,x+)~Ppos。
在本节中，将研究是否可以利用有监督的数据集来提供更好的训练信号，以改进方法的一致性。
之前的研究表明，有监督的自然语言推理（NLI）数据集通过预测两个句子之间的关系是包含关系、中性关系还是矛盾关系，有效地学习句子嵌入。在我们的对比学习框架中，直接从监督数据集中提取（xi，xi+）对，并使用它们优化等式1。
我们首先探索哪些监督数据集特别适合于构造正例对（xi，xi+）。我们用大量数据集和句子对样例进行了实验，包括：
最后，我们进一步利用NLI数据集，将其矛盾对作为负例对。
在NLI数据集中，给定一个前提，注释者需要手动编写一个绝对正确（蕴涵）、一个可能正确（中立）和一个绝对错误（矛盾）的句子。因此，对于每个前提及其蕴涵假设，都有一个伴随的矛盾假设（示例见图1）。
形式上我们扩展（xi，xi+）为（xi，xi+，xi-），其中xi是前提，xi+ 和 xi−是蕴涵假设和矛盾假设。然后，通过（N是最小批量）定义训练目标Li。
如表4所示，添加负例对可以进一步提高性能（84.9→ 86.2）这是最终有监督SimCSE。也试过了添加ANLI数据集或将其与无监督SimCSE方法相结合，但没有发现有意义的改进。我们也在有监督的SimCSE中考虑了双编码器框架，它损害了性能（86.2→ 84.2)。
最近的研究发现了一个 各向异性 问题语言表达，即学习到的嵌入占据了向量空间中的窄锥限制了他们的表达能力。
证明语言模型经过了捆绑训练输入/输出嵌入导致单词各向异性嵌入，在预先训练的上下文表示中进一步观察到了这一点。证明奇异值语言模型中单词嵌入矩阵的构造急剧衰减：除了少数占主导地位的奇异值，所有其他值都接近于零。
（1）缓解问题的一个简单方法是后处理，要么消除主要主成分，要么将嵌入映射到各向同性分布 。
（2）另一个常见的解决方案是在训练期间增加正则化。在这项工作中，我们从理论和经验上证明，对比目标也可以缓解各向异性问题。
各向异性问题自然与均匀性有关，两者都强调了 嵌入应均匀分布在空间中 。直观地说，随着目标的推进，优化对比学习目标可以提高一致性（或缓解各向异性问题）把负例分开。在这里，我们采用单一光谱的观点，这是一种常见的做法。在这里，我们从单数光谱的角度来分析单词嵌入，以及 表明对比目标可以“压平”目标句子嵌入的奇异值分布并使表示更加各向同性 。
继Wang和Isola，对比学习目标（等式1）的渐近性可以用以下等式表示：负例的数量接近无穷大（假设 f(x) 被归一化）：
与后处理方法相比 。其目的仅在于鼓励各向同性表征，对比学习还优化了通过方程式6中的第一个term，这是SimCSE成功的关键。第7节给出了定量分析。
我们在7个语义文本上进行了实验相似性（STS）任务。请注意，所有的STS实验都是完全无监督的，没有使用STS训练集。
即使对于有监督的SimCSE，也只是说，在之前的工作之后，需要额外的标记数据集进行训练。还评估了7项迁移学习任务，并在附录E中提供了详细结果。我们与Reimers和Gurevych（2019）持有类似的观点， 即句子嵌入的主要目标是对语义相似的句子进行聚类 ，因此将STS作为主要结果。
我们评估了7项STS任务：2012-2016年STS，STS基准（Cer等人，2017年）和疾病相关性（Marelli等人，2014年）。当与之前的工作进行比较时，我们在评估设置中确定了已发表论文中的无效比较模式，包括（a）是否使用额外的回归系数，（b）斯皮尔曼与皮尔逊的相关性，以及（c）如何汇总结果（表B.1）。
我们比较了无监督和有监督的SimCSE与以前SOTA的STS任务句子嵌入方法。无监督基线包括平均GloVe嵌入、平均BERT或RoBERTa嵌入，以及后处理方法，如BERT - flow和BERT-whitening。
我们还比较了最近使用 对比目标的几种方法，包括： （1）IS-BERT），它最大限度地实现了global和local features 之间的一致性； （2） DeCLUTR，将同一文档中的不同spans作为正例对； （3） CT，它将来自两个不同的编码器的同一句子进行嵌入对齐。
表5显示了7项STS任务的评估结果。无论是否有额外的NLI监督，SimCSE都能显著改善所有数据集的结果，大大优于之前最先进的模型。具体而言，我们的无监督SimCSE-BERT-base将之前的SOTA平均Spearman相关性从72.05%提高到76.25%，甚至与有监督baselines相当。
在使用NLI数据集时，SimCSE-BERTbase进一步将SOTA结果提高到81.57%。RoBERTa编码器的收获更为明显，我们的有监督SimCSE通过RoBERT-alarge实现了83.76%
在附录E中，我们展示了SimCSE与现有工作相比达到PAR或更好的传输任务性能，还有一个辅助MLM目标可以进一步提高性能。
我们调查了不同的pooling方法和硬负例的影响。本节中所有报告的结果均基于STS-B开发集。我们在附录D中提供了更多的消融研究（标准化、温度和MLM目标）。
Reimers和Gurevych等人表明，采用预训练模型的平均嵌入（尤其是从第一层和最后一层）比 [CLS]具有更好的性能 。
表6显示了无监督和有监督SimCSE中不同池化方法之间的比较。对于[CLS]表示，原始的BERT实现需要在其上附加一个MLP层。
（1）保持MLP层； （2） 无MLP层； （3） 在训练期间保留MLP，但在测试时移除。
硬负例。直觉上，这可能是有益的区分硬负例（矛盾示例）和其他批量负例。因此，我们扩展等式5中定义的训练目标，以纳入不同负例的权重：
我们用不同的α值对SimCSE进行训练，并对训练后的模型进行评估STS-B的开发集，也考虑中性假设作为硬负例。如表7所示，α=1表现最好，且中性假设不会带来进一步的收益。
在本节中，我们将进一步分析，以了解SimCSE的内部工作原理。
图3显示了不同句子嵌入模型的一致性uniformity和对齐性alignment，以及它们的平均STS结果。 总的来说，具有更好的对齐和一致性的模型可以获得更好的性能 。
○ 在附录F中，进一步证明了SimCSE可以有效地均匀预训练嵌入的奇异值分布。 ○ 在附录G中，我们展示了SimCSE在不同的句子对之间提供了更可区分的余弦相似性。
我们使用SBERTbase和SimCSE-BERTbase进行了小规模检索实验。使用来自Flickr30k数据集，并将任意随机句子作为检索类似句子的查询（基于余弦）相似性）。如表8所示的几个例子，SimCSE检索到的句子与SBERT检索到的质量进行比较具有较高的识别率。
句子嵌入早期建立在分布假设的基础上，通过预测给定句子的周围句子。表明，简单地用n-gram嵌入来增强word2vec的概念会产生很好的结果。最近的几种方法从数据扩充或同一句话的不同版本或文件采用了对比目标。与这些工作相比，
我们感谢Tao Lei, Jason Lee, Zhengyan Zhang, Jinhyuk Lee, Alexander Wettig, Zexuan Zhong，普林斯顿NLP小组的成员有益的讨论和宝贵的反馈。这项研究得到了哈佛大学研究生奖学金的支持普林斯顿大学和苹果公司的礼物奖。
1.论文查重标准
论文查重的标准在30%，只有论文的检测查重率在30%标准以下才能进行毕业答辩，如果论文的查重率在50%以上很有可能要被延迟毕业，论文的查重率在30%-50%之间一般学校会再给一次查重机会。这个查重标准是一般的普遍标准，学校具体的查重率是多少还是要根据学校的相关文件要求或者咨询指导老师。
2.论文查重原则
知网查重原则有两个：
一是，查重系统在查重前会设置一个阈值，如果阈值为5%，那么此段落对同一片文章的引用低于5%是检测不到的，但是超过5%就会认定为抄袭。
二是，对超过阈值的段落再次进行检测，出现连续13个重复字符认定为抄袭句，然后把所有的全部重复率进行再次计算得出总的重复率。论文查重的标准和原则可以很好的应用到论文的写作和降重工作中，并且能提高效率，以上就是论文查重的标准和原则是什么的全部内容，希望对你有所帮助。
论文发表都需要经过期刊机构的审核，如果论文的相似度较高是很难通过审核的。不同的期刊对论文的原创度要求是不一样的，不同的论文查重系统的论文查重结果也是有差异的。那么论文查重相似度不能超过多少？什么是相似度，论文查重系统通过一系列的算法跟自己的数据库中的论文进行对比检测，如果论文中存在很多跟部分是跟查重系统数据库一致的内容，那么查重系统就会判断论文中存在抄袭和复制。是否构成抄袭我们还得看学校和机构的判断，一般本科论文重复率要求在30%左右，硕博论文重复率在20%一下，普通论文重复率要求在30%左右，核心期刊论文重复率在20%以下。论文中有参考文献引用是允许的，但是在引用参考文献的时候是有一定的格式的，我们要按照学校或者查重系统的要求来进行标注，只有进行了正确的参考文献标注，论文查重系统才不会计算参考文献的重复率。同时参考文献引用不能超过全文的5%。这样也有可能造成参考文献计算到论文的重复率中。论文查重系统的原理都是连续跟查重系统数据库重复太多的数字就会被认为重复， 如果我们论文中存在抄袭的话，可以通过修改其中一部分的数字来进行规避重复率。同时大部分论文查重系统是不能查重图片和表格的，我们可以把一些重要的数据转换成表格和图片，这样也是可以降低论文重复率的。
每年3月到7月一定很忙。对于毕业论文来说，最重要的是查重。很多论文不及格的主要原因是查重率达不到标准。为了方便毕业生了解查重，我们paperfree小编来解释一下论文查重相似度多少为合理？ 论文查重相似度低于20％是合理的。论文查重相似度是衡量论文是否符合标准的唯一标准。高校本科论文查重相似度低于20％，硕士论文查重相似度低于15％，博士论文查重相似度低于10％。目前，毕业论文查重重算的规则也存在误差。不同论文查重系统的查重原则不同，相应的毕业论文重复判断也不同。 内部查重系统是社会上绝大多数论文用户会选择的论文查重系统。对于很多本科院校来说，也是论文查重的首选。根据字符数对论文查重的重复判断规则，会对论文内容进行分段检测，根据一句话连续超过13个字符重复判断论文重复或抄袭，计算论文查重率。因此，对于内部查重系统来说，论文重复是根据13个字符数来判断的。 论文查重一直是困扰用户通过论文审核的难点。每年都有很多毕业生因为论文查重失败而延迟毕业，影响后期发展。因此，对于论文用户来说，有必要了解论文查重的注意事项。
可以的。专本科论文要求相似度低于30%才算合格；硕士论文要求相似度低于20%才算合格；博士论文要求相似度10%才算合格；对于普刊论文要求相似度低于30%才算合格；核心期刊论文要求相似度低于10%才算合格。具体还要看所在学校的要求
本科毕业论文检测是对高校学业最后的一项考核评价，大学生在提前准备毕业设计论文时必需特别注意。要是查重网站显示的论文报告要是查重率很高的话，则必须花销很多的时间开展改动。你必需通过毕业论文查重之后，才能够有机会参加论文答辩。最先，人们必须知道为什么大学毕业论文查重有很高的相似度？剽窃一般有3个缘故，第一是人为因素的主观性剽窃，即在论文撰写中立即剽窃网络文章、书藉和参考文献等，没有对被引证的标记开展注解。第二是客观性剽窃，是不经意中剽窃，人们会在撰写过程中的专业知识导致的。第三是引用格式错误，即在用完引证、引文之后，提早打上句号没有标记，这些是最容易被大学毕业生所忽略的。论文查重系统会鉴别引用吗？在知道了这个难题后，人们能够先登录免费论文检测系统的网址提交毕业论文，查询查重率。大概10-15分钟后查重系统会得出1个全方位的检测报告，检验报告将会把类似内容，重新内容，原创内容相匹配的色调标明，红色字体意味着抄袭内容，黄色会代表类似内容，浅蓝色或者黑色字体样式意味着原创，同学们能够灵活运用报告来修改。在自我检查以后，您将进到最重要的改动流程。人们能够先把剽窃的红字内容，删掉一些没有实际意义的内容，但前提条件不是更改本意。随后从剽窃的内容中，这能够合理地减少相似性，要是方式仍失灵，则选用独特的变方式。统计数据能够转化成照片或报表的形式，由于全部的监测系统都不可以检验到图象和报表，进而防止了检验。要是查重率仍未降至及格水准，应用混乱和加上断点(从来不在引证的正中间)，来减少查重率。相信我用上述的方式，毕业论文的通过是比较简单的。人们常说的，如果你了解并把握某事时，再做一次就会非常简单，这句话也适用毕业设计论文的展开。
论文查重相似度太高，只能通过查重检测后进行修改的论文查重各有不同，主要看数据库资源，每个检测结果不完全相同的。看检测严格，精准度怎样我使用了一个PaperRight论文查重检测相似度，这个还挺不错
一般是超过了30%以上就需要修改，但是有的学校规定是20%，具体的你需要按照学校指定的检测平台与重复率要求来决定是否需要修改。
大学毕业论文需要检测重复率，我们学校是以知网检测为主。下面，我们来看看怎样检测毕业论文相似度。
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然后把论文上传，点击【提交检测】，如果你是在晚上9点后提交的话，那么明天早上或下午才能知道结果，如果是下午检测的，可能2~5个小时知道，如果是老师检测的，马上就能知道，我就是晚上检测的，到明天还不知道，就请指导老师检测下，马上知道了。
一般先用免费的检测一下，然后再改一改，再用知网测就可以了。
本科毕业生的毕业论文原则上都须通过万方“论文相似性检测服务”系统进行检测，特殊专业论文或者保密论文由学院（部）自定。
对于本科和硕士研究生毕业论文主要包括：封面、原创声明、摘要、目录、正文、致谢、参考文献、附录、开题报告和表格图片等，那么学校知网查重这些部分都会查吗？检测哪些内容更科学准确呢？下面学术不端网就来分析本科毕业论文查重哪些内容以及检测范围，具体答案分析如下：
关于知网相关抽查规定：有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。如果抄袭50%以上的话，直接结业在之后4个月内还要交论文或者设计的。
1、被认定为抄袭的本科毕业设计(论文)，包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%(含50%)之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3个月后提交改写完成的毕业设计(论文)，检测合格后再参加答辩。
2、被认定为抄袭的本科毕业设计(论文)，且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4个月后提交改写的毕业设计(论文)，检测合格后再参加答辩。
知网查重，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的本科毕业论文查重使用的知网pmlc检测范围对比库有：
中国学术期刊网络出版总库
中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国专利全文数据库
大学生论文联合比对库
互联网资源(包含贴吧等论坛资源)
英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis期刊数据库等)
港澳台学术文献库
优先出版文献库
互联网文档资源
图书资源
CNKI大成编客-原创作品库
个人比对库
值得说明的是本科毕业论文查重的检测范围包括”大学生论文联合比对库”，该库是本科论文检测系统知网pmlc独有的对比库，主要记录本科学长毕业论文。学术不端网认为本科毕业论文知网查重主要内容包括：摘要、目录、正文、参考文献这几个部分内容。知网查重时具体查哪些内容最终还是要以学校要求为准，正确的目录和参考文献不影响知网查重结果，因为知网可以识别到目录和参考文献剔除并不参与正文检测。高校以知网查重为准，毕业论文定稿还是需要知网查重最准确。
一、本科毕业论文1、查重率≦30%，毕业论文合格，可以申请毕业论文答辩;2、查重率<10%，可以申请评定校级优秀论文;3、查重率<15%，可以申请评定院级优秀论文;4、30%<查重率<50%，查重检测不合格，给予修改时间至少为一周，修改后查重率<30%为通过，可申请答辩，若仍未通过，则取消答辩资格;5、查重率≧50%，查重检测不合格，由学校组织专家对论文进行学术不端行为的评定，若认定存在严重抄袭行为，则取消答辩资格。二、硕士学位论文1、查重率<10%~15%，学位论文合格，直接送审或答辩;2、15%≦查重率≦30%，去导师处填写硕士研究生学位论文重新检测申请表，申请进行论文修改，时间不超过两天，再检测合格后可参与答辩;3、查重率>30%，学位评定小组将结合核心章节的重复率等因素来确定论文学术不端行为的类型和性质，必须认真修改论文并延期半年才能填写重新检测申请表，查重通过后申请答辩，严重的直接取消答辩资格。三、博士学位论文1、查重率<5%~10%，直接送审或答辩;2、查重率>20%，由学位评定小组结合核心章节的重复率等处理意见，确定论文学术不端的类型和性质，延期半年至一年申请修改通过后才能答辩，情节严重者取消答辩资格。四、职称期刊论文1、初级职称论文查重率<30%为合格;2、中级/省级职称论文查重率<25%为合格;3、高级/国家级职称论文查重率<20%为合格;4、高级/核心期刊职称论文查重率<8%-15%为合格。
论文查重相似度太高，只能通过查重检测后进行修改的论文查重各有不同，主要看数据库资源，每个检测结果不完全相同的。看检测严格，精准度怎样我使用了一个PaperRight论文查重检测相似度，这个还挺不错
与专科毕业论文相比，本科毕业论文对各院校的要求更为严格，因此经常可以听到学生们的抱怨。本科论文本来就很难写，好不容易写完了论文，还要进行论文重复率的检测，如果重复率达到学校的要求还好，如果没有达到，还要继续修改降低，直到达到标准，如果重复率一直没有降低，还会面临延期或取消毕业资格的风险。为了避免这一情况的发生，小编整理了一些降重的小技巧，希望能对大家有所帮助。
首先我们要知道，为什么我们论文的重复率会高。原因有二，一是因为我们所写的论文内容理论与前人所写的有些类似，二是因为有些类似的论文在网络上抄袭了他人发表过的，这两种情况都会造成查重检测时出现重复率过高的情况。所以在写论文的时候，一定要遵循一定的标准，不要去进行抄袭，如果有些内容是必不可少的，也要尽量用自己的话来组织表达，这样既能避免被判抄袭，又能表达同样的效果，这种方法类型属于最直接的方法。
我们也不必担心重复率过高的问题，我们可以利用一些方法来降低重复率。例如，我们可以把一些固定的语句进行转换，将把字句改成被字句，在定语前用不同的方式，表达同样的意思，这样就能有效地降低论文的重复率了。在需要引用专业术语时，可以用此方法解释术语的具体含义，还可以将文中引入的一些专业句式，浓缩为一个简单的词语，这样进行转换也是具有一定的效果的。
假如重复率还是降不下来，不要担心，还有最后一种方法，如果确实有很多内容是无法更改的，那么在我们论文字数充足的情况下，可以把论文中重复的内容转换成表格或图片，这样也能在进行论文降重时起到一定的效果。
根据论文查重结果来改啊，比如用passyyds免费查重后，可以下载passyyds 的查重报告，根据标红的报告进行修改。红字都是表示严重抄袭的，这个时候就这精准对这些段落句子文字词语进行加工修饰。字多的可以删除一些，字少的可以加一些修饰词延长。总的目的就是为了不跟别人重复，认证改一改，或者用passyyds 的智能降重，很快就可以达标的，可以百度下。
本科毕业论文检测是对高校学业最后的一项考核评价，大学生在提前准备毕业设计论文时必需特别注意。要是查重网站显示的论文报告要是查重率很高的话，则必须花销很多的时间开展改动。你必需通过毕业论文查重之后，才能够有机会参加论文答辩。最先，人们必须知道为什么大学毕业论文查重有很高的相似度？剽窃一般有3个缘故，第一是人为因素的主观性剽窃，即在论文撰写中立即剽窃网络文章、书藉和参考文献等，没有对被引证的标记开展注解。第二是客观性剽窃，是不经意中剽窃，人们会在撰写过程中的专业知识导致的。第三是引用格式错误，即在用完引证、引文之后，提早打上句号没有标记，这些是最容易被大学毕业生所忽略的。论文查重系统会鉴别引用吗？在知道了这个难题后，人们能够先登录免费论文检测系统的网址提交毕业论文，查询查重率。大概10-15分钟后查重系统会得出1个全方位的检测报告，检验报告将会把类似内容，重新内容，原创内容相匹配的色调标明，红色字体意味着抄袭内容，黄色会代表类似内容，浅蓝色或者黑色字体样式意味着原创，同学们能够灵活运用报告来修改。在自我检查以后，您将进到最重要的改动流程。人们能够先把剽窃的红字内容，删掉一些没有实际意义的内容，但前提条件不是更改本意。随后从剽窃的内容中，这能够合理地减少相似性，要是方式仍失灵，则选用独特的变方式。统计数据能够转化成照片或报表的形式，由于全部的监测系统都不可以检验到图象和报表，进而防止了检验。要是查重率仍未降至及格水准，应用混乱和加上断点(从来不在引证的正中间)，来减少查重率。相信我用上述的方式，毕业论文的通过是比较简单的。人们常说的，如果你了解并把握某事时，再做一次就会非常简单，这句话也适用毕业设计论文的展开。