精品文档---下载后可任意编辑“混淆可能性”判定标准及应用初探的开题报告一、讨论背景与意义在当今信息爆炸、信息透明的时代，人们日常接触到的信息形式越来越多样化和快速化，而其中不乏存在着涉嫌抄袭、抄袭嫁接的情况，尤其是在海量的互联网信息中，如何有针对性地推断和辨别是否涉嫌严重的抄袭行为成为了一个亟需解决的问题。因此，我们打算从信息学的角度和手段上，提出一种全新的、具有普适性的、适用于现代通讯技术环境下、可以较准确的推断某段文字是否存在抄袭倾向或是嫁接、混淆的判定标准，并对该标准进行深化探究。二、讨论目的在本文的讨论中，将会着重探讨以下问题：1、基于文本相似性的判定标准：在对于现有的机器学习算法中，通过处理文本的多个特征参数进行训练和学习，提取出可以在一定程度上识别抄袭的模型；2、探讨与分析算法的准确性与误差范围：由于文本信息受到环境和各种因素的影响较大，因此评价算法的准确性与误差范围，并寻找优化的方法和手段；3、应用场景与未来展开： 考虑将该算法应用到互联网平台中，同时提出一些对于现有检测系统的改进方案，总结出能够推广的可行性方案，展望其未来的进展前景。三、讨论方法1、收集相关文献，对已有文本抄袭检测技术进行综述；2、确定本算法的特征参数，建立文本相似性度量模型；3、收集大量测试数据，针对特征参数、算法准确性、误差范围，以及案例分析，进行实验、统计与分析。4、结合实验结果，总结归纳出合适且可行的推断标准，并根据应用需求进行改进和优化。四、讨论预期结果通过对相关技术文献的调研与对所建立的文本相似性度量模型的实验分析，在现有文本判定系统中增加一些新颖有效的特征和算法，使得精品文档---下载后可任意编辑我们可以对于更严格的抄袭情况进行更加有效的推断、鉴别和识别，提高文本审核效率，提供保障。五、论文结构本文将会分为五个部分，第一部分是绪论，其中对本讨论的背景、目的进行了说明，并概述本文的讨论内容和结构；第二部分是文本相似度度算法的理论基础；第三部分是算法的实现流程及关键环节的详细描述；第四部分是实验数据统计与分析；最后一部分是总结与展望。
