目前，网络上有很多重复的信息，论文查重是怎么查的。当用户输入关键词进行搜索时，总会有许多重复或非常相似的网页。这是搜索引擎不想看到的，也是用户不想看到的。然后，我们需要仔细检查搜索到的网页，然后删除重复的网页，并将尽可能少的重复信息返回给用户的结果集！目前，我们只关心网页的内容，文本信息，而忽略了多媒体信息，如图片和视频，这是基于内容的研究。当然，我只对它感兴趣，我可能对它知之甚少。毕竟，我的水平有限。我心血来潮记起了这篇文章，自娱自乐，也许我会遇到一些专家寻求建议。
查重的算法，下面会继续介绍，这里先说说如何降低论文重复率，其实也不难，对付机器就用机器方法：
保留前戏，直奔主题，尽管前戏非常重要！没有解释。
几乎所有的重复数据消除技术都基于这一核心理念：为每个文档计算一组指纹。如果两个文件有一定数量的相同指纹，那么我们认为这两个文件的内容非常重叠，我们可以认为这两个文件是复制的。
目前，有许多重复数据删除方法，基于词频、特征码、标点符号、内容、摘要等。
以下两种方法使用分词，也可以说是一种基于分词的重复检查方法。
在[之前，我用词频法做了一些实验。词频法描述：如果两个文档之间的相似度很高，那么它们的词频，即文档中出现全文的词频，应该相差不大。有些人用这种统计方法来证明红楼梦的前80次和后40次不是来自同一个作家，因为每个作家在描述一个事物时都有不同的词汇习惯。也许不同的作家用不同的方式描述事物，从不同的角度看待问题。这种方法仍然非常有效，并且实现起来相对简单。对文档进行分词，然后计算词频，然后进行比较。只是对于短文，它经常判断错误。将几乎重复的文档转换成不同的文档。因此，这种方法是不稳定的。
如果您有互联网问题，也可以咨询我，谢谢！如果你也想一起学习人工智能，欢迎留言交流。