Как работает система уникальности текста в современных дипломных нейросетях?

Возможно, имелась в виду система «Антиплагиат», которая позволяет проверять работы на уникальность и определять заимствования. www.vbr.ru antiplagius.ru

Система работает на основе двух методов: www.vbr.ru

1. Поиск заимствований с помощью шинглов. www.vbr.ru Это небольшие словосочетания. www.vbr.ru Чем больше шинглы будут пересекаться с шинглами в другом тексте, тем выше шанс, что абзац или фрагмент не пройдёт проверку. www.vbr.ru По статистике, сервис проверяет таким образом только каждое третье слово. www.vbr.ru
2. Векторизация. www.vbr.ru Текст переводят в цифры, он становится точками в многомерном пространстве. www.vbr.ru Если точки двух фрагментов близки — они похожи по смыслу. www.vbr.ru С помощью этого метода определяются перефразированные части текста и синонимы. www.vbr.ru

С 2023 года в системе «Антиплагиат» появился специальный модуль для выявления AI-текстов. blog.neirobox.ru Он ищет характерные признаки текстов, сгенерированных нейросетями. blog.neirobox.ru

Некоторые признаки сгенерированного текста:

• слишком идеальная грамматика; blog.neirobox.ru
• отсутствие языковых неровностей и стилистических особенностей; blog.neirobox.ru
• предсказуемая структура текста; blog.neirobox.ru
• «безличность» повествования; blog.neirobox.ru
• логические неточности, типичные для AI. blog.neirobox.ru

При обнаружении таких признаков система помечает документ как «потенциально сгенерированный ИИ». blog.neirobox.ru

Допустимую уникальность курсовых, рефератов, докладов и дипломов каждая кафедра определяет самостоятельно. antiplagius.ru