Upphovsrätt © och Moraliska Rättigheter behålls av upphovsmännen och/ eller andra upphovsrättsinnehavare. En kopia kan laddas ner för personlig icke-kommersiell forskning eller studie, utan föregående tillstånd eller kostnad. Denna punkt kan inte återges eller citeras i stor utsträckning utan att först erhålla skriftligt tillstånd från upphovsrättsinnehavaren eller upphovsrättsinnehavarna. Innehållet får inte ändras på något sätt eller säljas kommersiellt i något format eller medium utan formellt tillstånd från upphovsrättsinnehavarna. Uncovering highly obfuscated plagiat cases using fuzzy semantic-based likhet modell Abstract Mycket obfuscated plagiat cases innehåller osynliga och obfuscated texter, vilket skapar svårigheter när man använder befintliga plagiat detektionsmetoder. En luddig semantisk modell baserad på likhet för att avslöja obfuskerad plagiat presenteras och jämförs med fem state-of-the-art basics. Semantisk relation mellan ord studeras baserat på del-av-tal-taggar (POS) och WordNet-baserade likhetsmått. Fuzzy-baserade regler införs för att bedöma det semantiska avståndet mellan källa och misstänkta texter av korta längder, som genomför semantiska samband mellan ord som ett medlemskap funktion till en fuzzy uppsättning. För att minimera antalet falska positiva och falska negativa, en inlärningsmetod som kombinerar en tillståndströskel och en variationströskel används för att avgöra verkliga plagiat fall. Den föreslagna modellen och baslinjerna utvärderas på 99.033 fall med marksanmärkning som utvunnits ur olika datauppsättningar, inklusive 11.621 (11.7%) handgjorda parafraser, 54,815 (55.4%) fall av artificiell plagiat och 32.578 (32.9%) fall utan plagiat. Vi utför omfattande experimentella verifieringar, inklusive studier av effekterna av olika segmenteringsprogram och parameterinställningar. Resultaten bedöms med hjälp av precision, recall, F-mätning och granularitet på stratifierade 10-faldiga korsvalideringsdata. Den statistiska analysen med parade t-tester visar att det föreslagna tillvägagångssättet är statistiskt signifikant i jämförelse med baslinjerna, vilket visar kompetensen hos fuzzy semantic-baserad modell för att upptäcka plagiatfall bortom det bokstavliga plagiatet. Analysen av det statistiska varianstestet (ANOVA) visar dessutom effektiviteten hos de olika segmenteringssystem som används med den föreslagna metoden.
Alzahrani m.fl. REF presenterade en luddig semantisk modell för plagiatdetektering baserad på luddiga regler och semantisk information från ord i jämförda texter.
Uncovering highly obfuscated plagiarism cases using fuzzy semantic-based similarity model
{'venue': None, 'journal': 'Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences archive', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}