发布时间：2023-03-24 10:45:00 分类：小程序开发 来源：www.hsymr.com
随着互联网的发展和信息时代的到来，学术界对于学术不端行为的打击越来越重视。其中，论文抄袭是一种严重的学术不端行为。为了保证学术界的公正性和严谨性，论文查重工具应运而生。本文将介绍一款基于Python语言开发的论文查重小程序。
设计
该程序主要分为三部分：文本处理、文本相似度计算和结果输出。
文本处理
文本处理是论文查重的第一步。该程序将读取用户输入的论文文本，并进行预处理，去除文本中的标点符号、空格、停用词等无用信息，只保留文本中的关键词。Python中有多种文本处理库可供使用，如NLTK、jieba等。在本程序中，我们使用了jieba库进行中文分词和关键词提取。
文本相似度计算
文本相似度计算是论文查重的核心部分。本程序采用余弦相似度算法来计算两篇论文之间的相似度。
余弦相似度算法是一种常用的文本相似度计算方法，其计算公式如下：
css
Copy code
cosine(A,B) = (A·B) / (||A||·||B||)
其中，A和B分别表示两篇论文的向量表示，||A||和||B||分别表示两篇论文向量的模长。向量表示可以使用词袋模型或TF-IDF模型来实现。在本程序中，我们使用了TF-IDF模型来表示论文向量。
结果输出
结果输出是论文查重的最后一步。本程序将根据余弦相似度算法的结果，输出两篇论文的相似度得分。如果相似度得分超过了设定的阈值，则认为两篇论文存在抄袭嫌疑。
实现
本程序使用Python语言编写，主要使用了以下库：
jieba：中文分词和关键词提取库
scikit-learn：机器学习库，用于构建TF-IDF模型和计算余弦相似度
PyQt5：Python的GUI库，用于实现程序的图形界面
结论
本程序实现了一款简单易用的论文查重小程序，可以有效地检测论文抄袭行为。由于本程序使用的是基于TF-IDF模型的余弦相似度算法，因此其适用于中文文本的查重。如果需要对英文文本进行查重，则需要使用其他的文本相似度计算方法。
