论文检测美国系统

paperyy。

从上面两个论文系统的检测报告结果来看，paperpass检测结果为36%，paperyy检测结果为41%。

1、随着时间的发展，论文检测系统已经收录了非常庞大的数据库资源，就算是相同的部分，重复来源也是不一样的，到底这句标红的重复语句最开始的原创者是谁呢，很难从检测报告中看出，但唯一可以肯定的是文献确实和之前的重复率了；

而且系统会罗列出多条重复来源，以增加重复的说服力。

2、同一篇文献，使用不同的检测系统，得到的结果保证不一样。

3、本次检测结果重复率高低之分，仅对本次本文献有效，不存在普遍性。

4、不同的论文检测系统结果没有绝对的可比性。

建议：

目前各大论文检测系统的数据库和算法都不统一，所以得到的结果也是不一样的，学生本人自助检测的时候，请使用和学校一样的系统，才能确保结果的准确性。

扩展资料：

PaperYY和PaperPass区别：

一、公司背景简介：

PaperPass和PaperYY都是专业的自助测试平台，致力于“为本硕”，以及专业职称，提供论文检测服务，帮助数十万学生顺利通过学校的论文检测。

PaperPass检测系统的官方网站包括知网论文，大学论文检测系统，期刊论文检测，万方论文检测，维普论文检测，大雅论文检测）授权的网站，只提供检测入口，通过论文测试服务检测系统提供的官方网站。

二、系统优势：

1、PP查重系统具有指纹数据超过120亿，覆盖了大多数期刊、书籍、论文和互联网数据；

2、在过去几年中，基于大数据云的准确率高达90%。前处理指纹技术，二级响应，让检测看上去不止是准确。

3、paperpass查重官网有一个多年研发的基于大数据指纹比对算法，与传统的指纹比对算法相比，速度提高了10倍，在保证检测质量的情况下，可以在几秒钟内算出查重结果；

4、自建对比库，检测搜索效果更高。PP查重官网系统支持注册用户建立专用对比库，不再需要担心自己的“借鉴”的文章不包括在内，同时支持自定义库，用户可以上传参考资料，提高检测效果。

三、亮点介绍

PaperYY和paperpass查重入口可以免费检测几千字的体验活动，算法和比较数据的各检测系统的不同，测试结果并不完全相同，但抄袭的内容可以帮助标记，便于修改。

论文检测方面两个都不错，在辅助论文写作方面，PaperYY更胜一筹，它除了算出一个相似度之外，会在推荐文献，参考建议，选题，推荐知识片段上做一系列的延伸和拓展，建议使用PaperYY论文在线检测系统。

Paperpass论文检测的原理是：采用自主研发的动态指纹越级扫描技术，比对指纹库由超过9000万的学术期刊和学位论文，以及一个超过10亿数量的互联网网页数据库组成。检测速度快并且检测准确率达到了99%以上。

PaperYY论文在线检测的原理是：采用互联网机器爬虫自动爬取数据和用户上传共享指纹等方式构建1200亿左右的庞大数据对比库。在大数据云基础上，独创分类比对技术，准确率高达90%以上。

扩展资料：

修改论文的注意事项：

1、注意正确引用文献。

引用的句子如果的确是经典句子，就用上标的尾注的方式，在参考文献中表达出来。在引用标号后，不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的就是剽窃了（尽管自己认为是引用），所以，引用没有结束前，尽量使用分号。

2、进行增删改写，重新洗牌。

在不同的资料当中找到我需要的东西，然后把每句话变变句式，换换说法，加一些解释性的扩充，略作增删，最后把这些部分组织到一起，论文就大功告成了。

25%是属于比较高的了，一般为不合格，根据不同杂志社或校方要求不同可能会略有差异，建议降重。

Turnitin是由美国iParadigms公司开发出来的世界领先的论文检测系统，收录了全球超过余亿的论文数据库、9万余种全球知名期刊杂志数据库、200余亿的网页数据库，可用于检测学位论文、课堂作业、SCI、EI投稿等检测。英国、美国高校的使用率更是高达90%以上，部分国内院校也有使用。一般turnitin查重的结果在15%以下基本上是安全的,每个学校一般会有自己定的标准和要求,有些学校要求可能会高些,有些学校要求可能低些。英国论文查重率不能高于20%才算合格。

知网查重的算法是使用计算机开展知网查重识别的研究首先要对数字文档进行分析处理,而数字文档又可分为两种类别,即:自然语言文本和形式语言文本。形式语言文本比较典型的是计算机程序源代码,虽然抄袭的案例较多,但因其具有规范的语法和语句结构特点,相对比较容易分析处理,针对此类抄袭识别的研究也较早。而自然语言文本(如:论文等)复制检测原理的出现比程序复制检测晚了20年。②1993年,美国亚利桑那大学的Manber提出了“近似指纹”概念,基于此提出了sif工具,用基于字符串匹配的方法来度量文件之间的相似性。美国斯坦福大学的Brin等人首次提出了COPS系统与相应算法,其后提出的SCAM原型对此进行了改进了。SCAM借鉴了信息检索技术中的向量空间模型,使用基于词频统计的方法来度量文本相似性。香港理工大学的Si和Leong等人采用统计关键词的方法来度量文本相似性,建立了CHECK原型,并首次在相似性度量中引入文档的结构信息。到了2000年,Monostori等人用后缀树来搜寻字符串之间的最大子串,建立了MDR原型。在此之前,全美国的教育工作者们现已懂得综合运用课堂书写段落样本、互联网搜索工具和反剽窃技术三结合手段遏制欺的源头。③ 对于中文论文的抄袭识别,存在更大的困难。汉语与英文不同,它以字为基本的书写单位,词与词之间没有明显的区分标记,因此,中文分词是汉语文档处理的基础。汉语文本抄袭识别系统首先需要分词作为其最基本的模块,因此,中文文本自动分词的好坏在一定程度上影响抄袭识别的准确性。同时计算机在自然语言理解方面有欠缺,而抄袭又不仅仅局限于照抄照搬式的,很难达到准确的抄袭识别。所以解决中文论文抄袭识别问题还不能全盘照搬国外技术。北京邮电大学张焕炯等用编码理论中汉明距离的计算公式计算文本相似度。中科院计算所以属性论为理论依据,计算向量之间的匹配距离,从而得到文本相似度。程玉柱等以汉字数学表达式理论为基础,将文本相似度计算转换为空间坐标系中向量夹角余弦的计算问题。西安交通大学的宋擒豹等人开发了CDSDG系统,采用基于词频统计的重叠度度量算法在不同粒度计算总体语义重叠度和结构重叠度。此算法不但能检测数字正文整体非法复制行为,而且还能检测诸如子集复制和移位局部复制等部分非法复制行为。晋耀红基于语境框架的相似度计算算法,考虑了对象之间的语义关系,从语义的角度给出文本之间的相似关系。大连理工大学的金博、史彦军、滕弘飞针对学术论文的特有结构,对学术论文进行篇章结构分析,再通过数字指纹和词频统计等方法计算出学术论文之间的相似度。张明辉针对重复网页问题提出了基于段落的分段签名近似镜像新算法。鲍军鹏等基于网格的文本复制检测系统提出了语义序列核方法的复制检测原理。金博、史彦军、滕弘飞少给出了一个基于语义理解的复制检测系统架构,其核心是以知网词语相似度计算为基础,并将应用范围扩大到段落。聂规划等基于本体的论文复制检测系统利用语义网本体技术构建论文本体和计算论文相似度。请继续关注上学吧论文查重（），更多有关论文检测信息尽在其中。