Tool zur Plagiatsprüfung von Artikeln

Professionelles Online-Tool zur Prüfung der Textähnlichkeit, das mehrere Algorithmen zur Erkennung von Textduplikaten und Ähnlichkeit unterstützt.

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Tool-Nutzung

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Intelligenter Textähnlichkeitsprüfer

Professionelle Textähnlichkeitsanalyse mit mehreren KI-Algorithmen

Kosinus-Ähnlichkeit Jaccard-Koeffizient Längste gemeinsame Teilsequenz N-gram-Abgleich Editierdistanz Semantische Ähnlichkeit

AOriginaltext (Referenz)

📄 Datei zum Hochladen hierher ziehen

📁 Datei zum Hochladen auswählen

BVergleichstext (zu prüfen)

📄 Datei zum Hochladen hierher ziehen

📁 Datei zum Hochladen auswählen

🔧 Prüfeinstellungen

Ähnlichkeitsschwelle (%)

N-gram-Länge

Min. Trefferlänge

Interpunktion ignorieren

Groß-/Kleinschreibung ignorieren

Sprachmodus

Prüfalgorithmus wählen

Kosinus-Ähnlichkeit

Ähnlichkeitsberechnung per Vektorraummodell

Jaccard-Koeffizient

Ähnlichkeitsmaß für Schnittmenge/Vereinigung

Längste gemeinsame Teilsequenz

Dynamische Programmierung zur Sequenzähnlichkeit

N-gram-Abgleich

Abgleich per Zeichen-/Wortfragmenten

Editierdistanz

Distanzmaß für Zeichenketten-Bearbeitungen

Semantische Ähnlichkeit

Semantisches Verständnis per Wortvektoren

Textähnlichkeit wird analysiert...

Anleitung

Anleitung zur Software-Nutzung

Textinhalt eingeben: Geben Sie den Referenztext links in das Feld „Originaltext“ ein und den zu prüfenden Text rechts in das Feld „Vergleichstext“. Sie können auch über die Schaltfläche „Datei zum Hochladen auswählen“ Textdateien im txt-Format hochladen.
Prüfalgorithmus auswählen: Wählen Sie im Einstellungsbereich den gewünschten Algorithmus zur Ähnlichkeitsprüfung aus:
- Kosinus-Ähnlichkeit: Ähnlichkeitsberechnung basierend auf dem Vektorraummodell
- Jaccard-Koeffizient: Ähnlichkeitsmaß auf Basis des Verhältnisses von Schnittmenge zu Vereinigungsmenge
- Längste gemeinsame Teilsequenz: Berechnung der Sequenzähnlichkeit mit einem dynamischen Programmieralgorithmus
- N-gram-Abgleich: Abgleichalgorithmus basierend auf Zeichen-/Wortfragmenten
- Editierdistanz: Distanzmaß für Bearbeitungsoperationen an Zeichenketten
- Semantische Ähnlichkeit: Algorithmus zum semantischen Verständnis basierend auf Wortvektoren
Prüfparameter anpassen:
- Ähnlichkeitsschwelle: Legen Sie den prozentualen Schwellenwert für die Ähnlichkeitsbewertung fest (0-100%)
- N-gram-Länge: Legen Sie die Länge der Zeichenfragmente für den N-gram-Algorithmus fest
- Minimale Übereinstimmungslänge: Legen Sie die minimale Anzahl übereinstimmender Zeichen fest
- Ignorieroptionen: Wählen Sie, ob Satzzeichen und Groß-/Kleinschreibung ignoriert werden sollen
- Sprachmodus: Wählen Sie Chinesisch, Englisch oder einen gemischten chinesisch-englischen Modus
Batch-Dateiverarbeitung: Unterstützt das gleichzeitige Hochladen mehrerer txt-Dateien zur Stapelprüfung. Die Oberfläche zeigt die ersten 20 Dateien an, verarbeitet jedoch alle hochgeladenen Dateien.
Prüfung starten: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Prüfung starten“. Das System analysiert die Texte mit dem ausgewählten Algorithmus auf Ähnlichkeit.
Ergebnisse anzeigen: Nach Abschluss der Prüfung können Sie einen detaillierten Ähnlichkeitsbericht mit den Ergebnissen der einzelnen Algorithmen und Visualisierungsdiagrammen ansehen.
Ergebnisse exportieren: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Ergebnisse exportieren“, um den Prüfbericht und die Rohdaten als ZIP-Datei herunterzuladen.

Häufig gestellte Fragen

Antwort: Jeder Algorithmus basiert auf einem anderen Berechnungsprinzip: Kosinus-Ähnlichkeit konzentriert sich auf die Wortfrequenzverteilung, der Jaccard-Koeffizient auf die Wortüberschneidung, der LCS-Algorithmus auf Zeichensequenzen, N-gram auf Fragmentabgleich, die Editierdistanz auf die Kosten von Zeichenänderungen und die semantische Ähnlichkeit auf semantisches Verständnis. Es wird empfohlen, die Ergebnisse mehrerer Algorithmen kombiniert zu beurteilen.

Antwort: Empfohlene Schwellenwerte: über 70% bedeutet hohe Ähnlichkeit, 50-70% bedeutet mittlere Ähnlichkeit, 30-50% bedeutet geringe Ähnlichkeit, unter 30% bedeutet im Wesentlichen keine Ähnlichkeit. Für akademische Prüfungen werden 60-70% empfohlen, für die Prüfung der Originalität von Inhalten 40-50%.

Antwort: Die N-gram-Länge beeinflusst die Erkennungsgenauigkeit: Länge 2-3 eignet sich zur Erkennung von Ähnlichkeiten auf Zeichenebene, Länge 4-5 zur Erkennung von Ähnlichkeiten auf Wortebene, Länge 6-8 zur Erkennung von Ähnlichkeiten auf Phrasenebene. Für chinesische Texte wird 3-4 empfohlen, für englische Texte 4-5.

Antwort: Nein. Alle Textähnlichkeitsprüfungen werden lokal auf Ihrem Gerät durchgeführt. Textinhalte und Dateien werden nicht auf den Server hochgeladen, sodass Ihre Datenprivatsphäre und Sicherheit vollständig geschützt sind.

Antwort: Derzeit werden reine Textdateien im TXT-Format unterstützt. Es wird empfohlen, Dokumente in Formaten wie Word oder PDF zunächst in das TXT-Format umzuwandeln oder den Textinhalt direkt in das Eingabefeld zu kopieren, um die Prüfung durchzuführen.

Antwort: Die Prüfung der Textähnlichkeit verbraucht Rechenressourcen. Empfehlungen: 1) Reduzieren Sie die Anzahl der gleichzeitig verwendeten Algorithmen; 2) prüfen Sie lange Texte abschnittsweise; 3) halten Sie die Textlänge pro einzelner Prüfung unter 100.000 Zeichen; 4) schließen Sie andere Programme, die Arbeitsspeicher belegen.

Antwort: Die exportierte ZIP-Datei enthält: 相似度检测报告.txt (einen für Menschen lesbaren detaillierten Bericht) und 检测数据.json (maschinenlesbare strukturierte Daten). Der Bericht enthält Informationen wie den Ähnlichkeitsprozentsatz der einzelnen Algorithmen, den Durchschnittswert und detaillierte Beschreibungen.