一、学习与抄袭之比较（论文文献综述）
张荔[1]（2021）在《学术英语写作课程中的诚信教育》文中研究说明学术诚信是学术研究的基本要求,在学术论文写作中必须杜绝学术抄袭。本研究使用定性研究的方法,对防止学术抄袭的具体做法进行分析,系统阐释了学术诚信教育的整个过程,包含学术诚信为何重要,何为学术抄袭、哪些行为属于学术抄袭,如何通过转述、总结、引用、列出参考文献、互评反馈、Turnitin软件查重等方法避免学术抄袭。本研究所展示的教学实例为学术论文写作课程中诚信教育的实施提供了具体的可操作的方法。
曹周天[2]（2022）在《学生学习诚信问题的教育伦理学批判》文中认为学生在学习过程中的诚信问题集中表现在以刷课、替课为代表的虚假学习过程和以作弊、抄袭、造假为代表的虚假学习结果两方面。从美德论来看,虚假学习过程反映出学习者懒惰的陋习,追求虚假的学习结果满足了学习者的虚荣心;从功利论来看,虚假的学习过程使教学活动形同虚设,虚假的学习结果引发诸多潜在风险;从道义论来看,虚假的学习过程有违学习者义务,虚假的学习结果破坏了公平竞争的社会评价机制。我们倡导诚实守信、求真务实的学习诚信观,鼓励学习者牢固树立"一分耕耘,一分收获"的道德信念,通过自律和他律相结合的方式,坚守"为学以诚"的道德操守,在学习过程中锤炼诚信的道德品质。
张欣欣[3]（2021）在《初中生英语作业抄袭现象分析及应对策略》文中研究表明学生之间互相抄袭英语作业的情况由来已久,且呈现屡禁不止的趋势。学生抄袭作业,没有经过主动思考、想象和记忆,会导致英语成绩迅速下滑,让很多英语教师十分困扰。笔者从分析学生抄作业的原因着手,积极探索了应对策略及解决办法,以期从根源上杜绝学生抄作业现象的发生。
于海浩,汪伟,黄成哲,孙栩[4]（2021）在《实验报告抄袭检测系统的研究》文中研究表明现有的抄袭检测模型主要是基于启发式的源检索查询生成方法,没有根据抄袭检测任务本身进行建模。文中设计实现了一个基于统计机器学习方法的实验报告抄袭检测系统,该系统使用基于逻辑回归模型从可疑文本片段对中提取词法特征、语法特征、语义特征和结构特征,并通过自动获得的抄袭语料进行不断训练和模型更新。实践证明,通过基于统计机器学习的抄袭检测算法的运用,提高了抄袭检测系统在高模糊抄袭上的性能,为提高实践教育质量提供保障。
董文苑[5]（2021）在《基于代码风格分类的抄袭检测技术研究与应用》文中研究表明随着网络信息的发展,资源获取的便捷,人们的信息获取习惯早已随之改变。人们更习惯通过网络搜索获取电子资源,同时,电子资源的修改也更为方便,针对大多数不具备任何保护措施或是作者信息（如电子签名、密码）的电子资源,随之而来的是电子资源归属问题或是抄袭情况判别问题。在计算机编程教育方面,源码抄袭的情况时有发生,同时在线编程平台以及编程竞赛平台亦有不少这种现象。学生借鉴甚至抄袭他人代码的行为,不仅影响对学生能力的培养,同时也有违学术诚信。编程竞赛平台中的代码抄袭情况严重影响竞赛的公平性及平台的公信力。目前虽然已有一些代码抄袭检测系统,但是对Type-3、type-4类型克隆的识别不够准确,并且在大数据量的检测情况下,系统效率有待提升。因此研究并开发出一种可有效识别Type-3和Type-4类型的高效率代码抄袭检测系统是十分有必要的。本文在深入研究代码相似性检测的相关工作基础上,针对Type-3和Type-4类型代码克隆的识别,提出了一种多特征联合的代码相似性检测模型JAT-BiLSTM。针对系统效率问题,本文提出了联合用户编程风格分类和JAT-BiLSTM算法的代码抄袭检测方案,通过代码风格匹配进行代码的匿名作者识别,以此减小代码比较集,提升检测效率。基于上述研究成果,设计并实现了基于代码风格分类的代码抄袭检测系统,应用于OJ平台。实验结果表明,本文设计的JAT-BiLSTM相似性检测模型,在CodeOJPy数据集的实验中准确度和F1-score均优于对照试验,综合表现最优;在CodeOJ数据集中,准确度、Recall和F1-score均优于对照试验,其中对Type-3、Type-4类型的识别准确率均优于对照算法。提出的基于代码风格匹配的代码抄袭检测系统可以在准确识别相似代码对的同时,有效提升系统效率。
吴鹏[6]（2021）在《多形态软件代码同源判定技术研究》文中提出近年来,以软件代码为载体的网络安全问题频频发生,软件代码同源判定作为解决网络攻击溯源等安全问题的共性关键技术变得尤为重要,准确定位软件代码来源已成为各方关注的焦点。由于当前软件代码具备运行平台多样、变形手段繁多、表现形式复杂等多形态特点,导致其同源判定极为困难。如何有效的发现多形态软件代码同源,对增强我国网络空间安全的防护力、威慑力至关重要。面向多形态软件代码的同源判定,首先需厘清软件代码同源的概念及边界,实现其定性定量描述;其次需关注软件代码同源特征表示及其处理效率,研究新方法解决其时空开销大的问题;再次需考虑软件代码同源特征损失的应对措施,探索新思路解决其表征困难的问题;最后需针对新形态软件易变形的特点,设计新算法解决其同源判定方法适应性不足的问题。本文围绕多形态软件代码同源判定问题,深入分析了相关领域的技术发展趋势及面临的主要挑战,重点研究了多种形态软件代码的同源判定方法,并基于此构建了原型系统。主要贡献如下:（1）针对大规模软件代码同源判定时空效率不高的问题,提出了基于Motif结构的软件代码同源快速判定方法,通过对大规模软件语义结构图的有效表征,实现了大规模软件代码同源的快速判定。提出了基于函数调用图Motif结构的特征表示方法以及Motif结构提取算法,实现了Motif结构对软件代码函数调用图的表征,并设计了Motif结构及其频率分布的相似度计算方法,实现了软件代码同源快速判定。实验结果表明,本文方法在准确率、鲁棒性及耗时等方面均有明显优势,使其可应用于大规模软件代码同源的快速判定。（2）针对软件代码变形导致同源特征难以表征的问题,提出了基于混合语义的二进制代码同源判定方法,通过对多形态二进制代码潜在同源特征挖掘,实现了多形态二进制代码同源的准确判定。提出了文本语义及结构语义混合的特征表示方法,实现了文本嵌入与图嵌入相结合的混合语义表达,设计了混合语义模型嵌入孪生神经网络框架的方法,实现了二进制代码同源判定模型构建。实验结果表明,本文方法有效提升了二进制代码同源判别效果,该算法在多种测试条件下具有良好的稳定性,可支持多种形态二进制软件代码同源的准确判定。（3）针对新形态软件代码同源判定方法适应性不足的问题,提出了多维度的移动应用同源判定方法,通过对移动应用分区域的特征表示与计算,实现同源移动应用的准确识别。提出了移动应用整体、资源及代码等多维度的特征表示及针对性的处理算法,实现了不同侧面的同源判定,设计了多种相似度算法的联合及优化策略,实现了移动应用同源的准确判定。实验结果表明,本文方法在同源判定准确率和速度等方面具有显着优势,并在真实环境中表现良好,且不依赖有监督数据,可作为移动应用市场安全策略的有效补充。
叶翾[7]（2021）在《英语作文抄袭检测模型及其实现》文中进行了进一步梳理随着我国综合国力的不断提升,英语在我们的生活里扮演了越来越重要的角色,而写作能力是英语能力的一项重要指标。互联网的蓬勃发展,使得信息的传播成本接近于零,人们可以随意的发送或者接受信息。然而,互联网野蛮生长的背后,使得抄袭成为一件越来越唾手可得的事情,可以随意的将他人的作品占为己有,抄袭就这样产生了。抄袭的普遍性与其带来的社会危害性,使得对抄袭检测的研究变得越来越迫切。一般来说,我们将抄袭检测领域的研究分为两个方向:复制抄袭检测和语义抄袭检测。到目前为止,已经取得了阶段性的进展。早些年研究者的主要目光集中在复制抄袭检测研究上面。而近些年,研究者把更多的注意力投向了语义抄袭检测研究领域。本文针对这两种检测类型,在对抄袭检测领域进行深入的研究后,提出了自己的抄袭检测模型。本文的研究内容概括如下:1、针对复制抄袭检测问题,采用N-Gram滑动窗口对作文进行切分,对每个NGram计算哈希值,通过对比哈希值进行相似度计算。实验表明,本方法提取的特征能够有效地进行复制抄袭检测,能够有效减少计算量,降低整个模型的时间复杂度。2、针对语义抄袭检测问题,提出了一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的抄袭检测模型。该模型使用BERT预训练模型对句子进行特征向量表示。通过对比BERT+全连接、BERT+Text CNN、BERT+BiLSTM、BERT+BiLSTM+Attention在MRPC数据集上的表现,实验结果显示BERT+BiLSTM在MRPC数据集上的各项指标最好,相比基线模型BERT+全连接,准确率提高了2.3%,Auc提高了3.3%,精确率提高了2%,召回率提高了0.7%,F1值提高了1.6%,所以最终选择BERT+BiLSTM作为本文模型的主要结构。相比其他深度学习模型,本文模型在MRPC数据集上取得了显着高于DSSM、CDSSM、ARC-II、Match Pyramid、Match-SRNN、MV-LSTM、PTDDMM-ISS-L、u RAE、Multi Gran CNN等方法的性能。3、基于上述方法,本文构建了英语作文抄袭检测模型,经过实验结果表明,本文模型对英语作文抄袭检测的有效性,表明本文模型具有较高的准确率和较低的时间复杂度。
赵崇雯[8]（2021）在《语文核心素养下高中作文命题研究 ——基于2020年100道作文题的考查分析》文中提出高中作文命题是作文教学中的重要任务之一,命题的质量直接影响到作文教学的效果。语文核心素养的出现对作文命题提出了更高的要求。研究发现,当前命题还存在范围过于狭隘、忽视创新思维发展、审美感受空间不足和多元文化缺失等突出问题。解决这些问题的方法和策略是多元的,其中,扩宽命题范围、引导创新思维的发展、创设审美感受空间、融入多元文化都是重要的策略。希望本研究成果能为作文命题提供参考和借鉴。论文主要由绪论、正文和结语三大部分构成。绪论部分主要介绍了研究缘起,论述了高中作文命题研究的现状、研究意义和研究方法。正文主要由四部分构成。第一部分对语文核心素养下的高中作文命题进行概述,介绍了相关概念以及核心素养与作文命题的相互关系。第二部分主要介绍了作文命题具有促进学生身心发展、丰富学生生活实际、满足考场作文需要等方面的价值,以及命题要遵守语言潜能的开发、思维品质的形成、审美情趣的创造、文化修养的提升等方面的基本原则。第三部分主要从范围、形式、内容和内涵等方面分析命题存在命题范围过于狭隘、缺乏创新思维培养、忽视审美创设、缺少多元文化参与等四个方面的不足。第四部分针对问题提出了相对应的优化策略,主要包括适合学生生活和符合学生能力设计开放性命题、打破思维定式和调动隐性知识设计创新性命题、创设审美情境和塑造审美主体设计审美性命题、加强传统文化联系以及发掘当代文化价值设计多元文化命题等方面的策略。结语部分,总结本文内容,并分析研究存在的局限性。
王清[9]（2021）在《基于模式提取及表征学习的多线程程序抄袭检测方法研究》文中提出软件抄袭已成为软件生态环境健康发展的严重威胁之一。目前,胎记技术是实现软件抄袭检测的一种最为有效的手段。然而,随着多线程程序成为主流,传统动态胎记技术无法对抗多线程程序中线程交织的干扰,导致检测性能过于随机甚至发生误判。现有的针对多线程程序的线程感知胎记方法,均针对程序单条轨迹进行分析,方法本身存在诸多局限性。此外,现有方法的胎记构建方式在很大程度上依赖于人工提取和经验观测值,未经过任何真实训练。因而难以推广到未知的数据集,泛化能力不强。对此,本文通过模式提取和表征学习,提出了三种新颖的针对多线程程序的抄袭检测方法,主要贡献如下:（1）提出了一种基于行为motifs的多线程程序抄袭检测方法,该方法基于多线程程序的动态执行轨迹集,通过轨迹修剪、gram匹配和扩展抽象,提取能够表征程序语义信息的行为motifs,在此基础上构建出线程感知的motifs胎记。实验结果表明,motifs胎记是一种可靠的线程感知胎记,可有效对抗当下主流的代码混淆手段,集成该胎记的检测系统在各种评估指标下,与现有方法相比均表现出更优秀的检测性能。（2）提出了一种基于频繁模式挖掘的多线程程序抄袭检测方法,通过监控多线程程序的动态运行过程捕捉程序执行轨迹集,利用数据挖掘技术从轨迹集中挖掘出频繁模式,约减后构建出动态线程感知胎记FPBirth。实验结果表明,FPBirth胎记具有较好的线程感知能力和抗混淆能力,集成了FPBirth的抄袭检测系统能够更好地处理多线程程序的抄袭检测。（3）提出了一种基于孪生神经网络的多线程程序抄袭检测方法,该方法设计深度神经网络模型实现程序高层语义特征向量的表征学习,借助孪生网络结构对原被告程序的语义特征向量进行融合,将融合后的特征向量送入多层感知机进行相似性度量学习,最后对多输入下的相似性值进行bagging集成得到原被告程序的相似性。基于提出的方法设计实现了多线程程序抄袭检测系统NeurMPD。实验结果表明,NeurMPD的检测准确率达到99%以上,且具备较好的弹性和可信性。
胡智康[10]（2021）在《基于BiLSTM的抄袭检测算法及在查重系统中的应用》文中研究指明随着互联网的迅速发展,网络教学模式开始兴起,越来越多的高校已经开始逐渐从传统的教学模式向线上教学转变,许多高校都陆续推出了自己的网上教学系统。而线上教学模式在给教学工作带来便利的同时也成为了抄袭行为滋生的温床,由于电子形式的信息具有易复制易传播的特点,使得本就屡见不鲜的抄袭现象进一步加重。而人工判别的方式工作量极大,因此使用计算机进行抄袭检测就显得尤为必要。本文在研究了传统的抄袭检测技术以及近年来一些优秀的算法的基础上,提出了一种基于BiLSTM神经网络的抄袭检测技术。针对于传统抄袭检测技术的不足,本文做出了以下的主要改进:其一,在词粒度的特征提取阶段,采用了预训练的词嵌入模型,得到了具有语义信息的词向量表示,解决了语义鸿沟的问题;其二,在匹配模型中引入了BiLSTM神经网络,用以解决传统方法无法获取文本的语序信息的缺点;其三,在得到文本的特征向量后利用多层感知机使两段文本的特征进行交互,得到具有交互信息的文本匹配向量。本文利用相关数据集对模型进行了训练,并与一些比较常用的方法进行实验对比,表明本文提出的方法在准确率与F1值上有所提升。最后基于实验中心的教学系统开发了抄袭检测模块,利用本文的模型对学校教学系统中部分学生作业的数据对进行了检测,验证了本文提出的方法的有效性。最后完成了查重系统的设计与研发工作,将本文的算法应用到了生产实践当中,解决了实际教学活动中的问题。
二、学习与抄袭之比较（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、学习与抄袭之比较（论文提纲范文）
（1）学术英语写作课程中的诚信教育（论文提纲范文）
| 1. 引言 |
| 2. 研究方法 |
| 3. 研究结果和讨论 |
| 3.1 育人目标 |
| 3.2 教学方法 |
| 3.2.1 课程开始阶段 |
| 3.2.2课程进行阶段 |
| 3.2.3课程总结阶段 |
| 4.结论 |
（2）学生学习诚信问题的教育伦理学批判（论文提纲范文）
| 一、学习诚信道德失范的典型表现 |
| （一）虚假的学习过程 |
| 1．刷课 |
| 2．替课 |
| （二）虚假的学习结果 |
| 1．作弊 |
| 2．抄袭 |
| 3．造假 |
| 二、学习诚信道德失范的美德论反思 |
| （一）虚假学习过程反映出学习者懒惰的陋习 |
| （二）追求虚假的学习结果满足了学习者的虚荣心 |
| 三、学习诚信道德失范的功利论反思 |
| （一）虚假的学习过程使教学活动形同虚设 |
| （二）虚假的学习结果引发诸多潜在风险 |
| 四、学习诚信道德失范的道义论反思 |
| （一）虚假的学习过程有违学习者义务 |
| （二）虚假的学习结果破坏公平竞争的社会评价机制 |
| 五、在学习过程中锤炼诚信的道德品质 |
| （一）诚实守信，求真务实 |
| （二）一分耕耘，一分收获 |
| （三）为学以诚：自律和他律相结合 |
（3）初中生英语作业抄袭现象分析及应对策略（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一、概念界定 |
| 二、初中生英语作业抄袭现象原因分析 |
| （一）问卷设计 |
| （二）统计及分析 |
| 三、初中生英语作业抄袭现象应对策略 |
| （一）注重对学生学习方法的指导，激发学生学习英语的兴趣 |
| （二）增加课内作业量，减少学生课外作业量 |
| （三）加大合作学习力度，降低学生学习难度 |
| （四）培养学生科学的作业观和做题策略 |
| 结语 |
（4）实验报告抄袭检测系统的研究（论文提纲范文）
| 1 系统框架和核心算法 |
| 1.1 系统总体框架 |
| 1.2 抄袭语料自动获取 |
| 1.3 自适应抄袭检测 |
| 1.3.1 多类型文本特征提取 |
| 1.3.2 基于逻辑回归模型的抄袭检测自适应算法 |
| 2 应用效果及分析 |
| 3 结束语 |
（5）基于代码风格分类的抄袭检测技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 代码相似性检测技术综述 |
| 2.1.1 代码克隆基本类型 |
| 2.1.2 代码相似度计算方法 |
| 2.1.3 度量距离计算 |
| 2.2 代码风格分类技术综述 |
| 2.2.1 语言解析工具ANTLR |
| 2.2.2 代码风格分类算法 |
| 2.3 相关开发技术介绍 |
| 第三章 基于代码风格分类的代码相似性检测技术研究 |
| 3.1 问题研究与思路 |
| 3.2 程序相似性检测 |
| 3.2.1 数据预处理 |
| 3.2.2 基于Bi-LSTM的相似度计算模型 |
| 3.2.3 基于Bi-LSTM的代码相似度计算模型训练过程 |
| 3.2.4 联合AST和Token的相似性检测过程 |
| 3.2.5 代码相似性检测模型的实验与分析 |
| 3.3 代码风格分类器 |
| 3.3.1 特征数据提取 |
| 3.3.2 代码风格特征数据 |
| 3.3.3 集成学习技术 |
| 3.3.4 代码风格分类模型训练过程 |
| 3.3.5 代码风格分类模型的实验与分析 |
| 3.4 基于代码风格分类的代码相似性检测方案 |
| 3.4.1 基于代码风格分类的代码相似性检测训练过程 |
| 3.4.2 基于代码风格分类的代码相似性检测实验与分析 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 OJ平台竞赛系统的设计与实现 |
| 4.1 系统流程设计 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.2.1 系统模块设计 |
| 4.2.2 系统数据库设计 |
| 4.3 系统实现 |
| 4.3.1 系统架构实现 |
| 4.3.2 系统模块实现 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 功能测试 |
| 5.1.1 竞赛模块功能测试 |
| 5.1.2 代码风格模型管理功能测试 |
| 5.1.3 相似性检测模块功能测试 |
| 5.2 性能测试 |
| 5.2.2 基于代码风格分类的代码相似性检测方案的实验与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和专利 |
（6）多形态软件代码同源判定技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 软件代码同源判定研究 |
| 1.2.2 软件代码相似度研究 |
| 1.2.3 软件代码抄袭及克隆研究 |
| 1.3 研究面临的挑战 |
| 1.4 研究内容及创新 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文主要创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 软件代码同源理论模型 |
| 2.1 软件代码同源定义 |
| 2.2 软件代码同源模型 |
| 2.3 软件代码同源特征模型 |
| 2.4 软件代码相似度度量模型 |
| 2.5 软件代码同源判别模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于Motif结构的大规模软件代码同源快速判定方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法框架描述 |
| 3.2.1 总体框架 |
| 3.2.2 软件Motif结构及频率分布 |
| 3.3 基于软件Motif结构的同源判定算法 |
| 3.3.1 函数调用图构建 |
| 3.3.2 Motif结构构建 |
| 3.3.3 软件代码同源判定 |
| 3.4 实验评估 |
| 3.4.1 实验数据集 |
| 3.4.2 源代码同源实验 |
| 3.4.3 可执行代码同源实验 |
| 3.4.4 混淆代码同源判定实验 |
| 3.4.5 方法对比实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于混合语义的二进制代码同源判定方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法框架描述 |
| 4.2.1 总体框架 |
| 4.2.2 语义结构图表征 |
| 4.3 混合语义的同源判定算法 |
| 4.3.1 文本语义表征 |
| 4.3.2 结构语义表征 |
| 4.3.3 端到端孪生网络模型 |
| 4.4 实验评估 |
| 4.4.1 实验数据集 |
| 4.4.2 同源二进制代码实验 |
| 4.4.3 不同源二进制代码实验 |
| 4.4.4 恶意软件家族实验 |
| 4.4.5 方法对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于多维相似度的移动应用同源判定方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法框架描述 |
| 5.2.1 总体框架 |
| 5.2.2 联合策略原理 |
| 5.3 多维相似度判定算法 |
| 5.3.1 基于LSH头部索引相似度 |
| 5.3.2 基于Minhash相似度 |
| 5.3.3 基于Motif结构相似度 |
| 5.3.4 多维度算法联合规则 |
| 5.4 实验评估 |
| 5.4.1 实验数据集 |
| 5.4.2 多维度算法有效性实验 |
| 5.4.3 多维度算法时间开销实验 |
| 5.4.4 方法对比实验 |
| 5.4.5 恶意软件家族及应用市场环境验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 软件代码同源判定原型系统 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 原型系统架构 |
| 6.2.1 需求分析 |
| 6.2.2 系统架构选型 |
| 6.3 原型系统功能 |
| 6.3.1 原型系统框架 |
| 6.3.2 基于Motif结构的同源判定模块 |
| 6.3.3 基于混合语义的同源判定模块 |
| 6.3.4 基于多维相似度的同源判定模块 |
| 6.4 原型系统实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 论文的主要工作及贡献 |
| 7.2 下一步工作开展 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）英语作文抄袭检测模型及其实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究意义 |
| §1.2 研究现状 |
| §1.2.1 英语作文复制抄袭检测研究现状 |
| §1.2.2 英语作文语义抄袭检测研究现状 |
| §1.3 研究目标及内容 |
| §1.4 论文组织结构 |
| §1.5 本章小结 |
| 第二章 相关的理论与方法 |
| §2.1 数字指纹技术 |
| §2.1.1 指纹的生成 |
| §2.1.2 指纹分辨率 |
| §2.1.3 指纹选取策略 |
| §2.2 文本表示 |
| §2.2.1 独热编码 |
| §2.2.2 向量空间模型 |
| §2.2.3 Word2vec |
| §2.3 卷积神经网络 |
| §2.3.1 卷积神经网络结构 |
| §2.3.2 TextCNN结构 |
| §2.4 循环神经网络 |
| §2.4.1 循环神经网络结构 |
| §2.4.2 长短期记忆网络 |
| §2.5 Transformer结构 |
| §2.5.1 注意力机制 |
| §2.5.2 自注意力机制 |
| §2.5.3 多头注意力 |
| §2.5.4 位置编码 |
| §2.6 BERT模型 |
| §2.6.1 BERT模型结构 |
| §2.6.2 BERT的输入表示 |
| §2.6.3 BERT的预训练任务 |
| §2.6.4 BERT的下游任务 |
| §2.7 本章小结 |
| 第三章 英语作文抄袭检测模型 |
| §3.1 模型的总体结构 |
| §3.2 英语作文预处理模块 |
| §3.2.1 作文分句 |
| §3.3 英语作文复制抄袭检测模块 |
| §3.3.1 N-Gram滑动窗口 |
| §3.3.2 数字指纹的提取 |
| §3.3.3 算法流程 |
| §3.4 英语作文语义抄袭检测模块 |
| §3.4.1 BERT预训练模型 |
| §3.4.2 模型结构 |
| §3.4.3 算法流程 |
| §3.5 抄袭定位模块 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 模型实验与分析 |
| §4.1 实验准备 |
| §4.1.1 模型的实验环境 |
| §4.1.2 实验数据集准备 |
| §4.1.3 评价指标 |
| §4.2 复制抄袭检测实验 |
| §4.2.1 完全复制作文的复制抄袭检测实验 |
| §4.2.2 增删作文的复制抄袭检测实验 |
| §4.2.3 改变句子、段落先后顺序的复制抄袭检测实验 |
| §4.3 BERT微调实验 |
| §4.3.1 微调参数设置 |
| §4.3.2 模型微调实验 |
| §4.3.3 实验分析 |
| §4.4 英语作文抄袭检测模型实验 |
| §4.4.1 语义抄袭作文的语义抄袭检测实验 |
| §4.4.2 英语作文抄袭检测模型实验 |
| §4.5 模型的实验界面 |
| §4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| §5.1 论文总结 |
| §5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（8）语文核心素养下高中作文命题研究 ——基于2020年100道作文题的考查分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| (一)研究缘起 |
| 1.课标的要求 |
| 2.写作教学的需要 |
| (二)研究意义 |
| 1.理论意义 |
| 2.实践意义 |
| (三)研究对象 |
| (四)研究现状 |
| (五)研究方法 |
| 1.文献研究法 |
| 2.统计分析法 |
| 3.案例论证法 |
| 一、语文核心素养下高中作文命题的概述 |
| (一)基本概念 |
| 1.核心素养 |
| 2.语文学科核心素养 |
| 3.作文命题 |
| (二)语文核心素养与高中作文命题的关系 |
| 1.语文核心素养积极引导作文命题 |
| 2.作文命题积极践行语文核心素养理念 |
| 二、语文核心素养下写作命题的价值与原则 |
| (一)语文核心素养下高中作文命题的价值 |
| 1.促进学生身心发展 |
| 2.丰富生活实际写作 |
| 3.满足考场写作需要 |
| (二)语文核心素养下高中作文命题的原则 |
| 1.注重语言潜能的开发 |
| 2.注重思维品质的形成 |
| 3.注重审美情趣的创造 |
| 4.注重文化修养的提升 |
| 三、语文核心素养下高中作文命题的问题现状 |
| (一)命题的现状 |
| 1.命题范围 |
| 2.命题形式 |
| 3.命题内容 |
| 4.主题内涵 |
| (二)命题的主要不足 |
| 1.命题范围过于狭隘 |
| 2.缺乏创新思维培养 |
| 3.忽视审美情感创设 |
| 4.缺少多元文化内涵 |
| 四、语文核心素养下高中作文命题的优化策略 |
| (一)扩大命题范围 |
| 1.联系学生生活 |
| 2.发挥联想能力 |
| (二)积极引导创新思维发展 |
| 1.打破思维定势,创新命题形式 |
| 2.调动隐性知识,创新命题内容 |
| (三)积极创设审美感受空间 |
| 1.创设审美情境 |
| 2.塑造审美主体 |
| (四)积极融入多元文化 |
| 1.发掘当代文化的多元价值观 |
| 2.加强对传统文化的多元化理解 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| (一)标准类 |
| (二)着作类 |
| (三)学位论文类 |
| (四)期刊类 |
| 附录 |
| 附录1:关于高中作文题目一览表 |
| 附录2:高中作文试题的来源及内容 |
| 致谢 |
（9）基于模式提取及表征学习的多线程程序抄袭检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于静态胎记的软件抄袭检测 |
| 1.2.2 基于动态胎记的软件抄袭检测 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 软件抄袭检测关键概念及相关知识 |
| 2.1 软件抄袭检测概述 |
| 2.2 软件胎记 |
| 2.3 基于软件胎记的抄袭检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于行为MOTIFS的多线程程序抄袭检测方法 |
| 3.1 基本思想 |
| 3.2 Motifs提取算法 |
| 3.2.1 执行轨迹修剪 |
| 3.2.2 gram匹配 |
| 3.2.3 扩展与抽象 |
| 3.3 基于Motifs的软件抄袭检测 |
| 3.3.1 motifs胎记 |
| 3.3.2 motifs胎记相似性计算 |
| 3.3.3 抄袭判定 |
| 3.3.4 系统实现 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验数据集及实验设置 |
| 3.4.2 胎记的弹性和可信性评估 |
| 3.4.3 与其他胎记技术的对比分析 |
| 3.4.4 k值的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于频繁模式挖掘的多线程程序抄袭检测方法 |
| 4.1 基本思想 |
| 4.2 FPBirth胎记 |
| 4.2.1 模式候选集产生 |
| 4.2.2 频繁模式挖掘 |
| 4.2.3 频繁模式约减 |
| 4.3 基于FPBirth的软件抄袭检测 |
| 4.3.1 相似性计算和抄袭判定 |
| 4.3.2 系统实现 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验数据集及实验设置 |
| 4.4.2 胎记的弹性和可信性评估 |
| 4.4.3 与其他胎记技术的对比分析 |
| 4.4.4 模式长度影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于孪生神经网络的多线程程序抄袭检测方法 |
| 5.1 基本思想 |
| 5.2 NeurMPD系统 |
| 5.2.1 执行轨迹修剪 |
| 5.2.2 线程感知胎记提取 |
| 5.2.3 基于Siamese架构的神经网络训练 |
| 5.2.4 抄袭判定 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 实验数据集及实验设置 |
| 5.3.2 样本划分 |
| 5.3.3 系统评估 |
| 5.3.4 与其他胎记技术的对比分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于BiLSTM的抄袭检测算法及在查重系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 基于字面相似度的方法 |
| 1.3.2 基于语义相似度的方法 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 2 基于词嵌入的特征提取模型 |
| 2.1 神经概率语言模型 |
| 2.2 Word2Vec模型 |
| 2.3 ELMo模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于BiLSTM的抄袭检测算法 |
| 3.1 BiLSTM网络 |
| 3.2 深度语义匹配模型 |
| 3.3 基于BiLSTM的抄袭检测算法 |
| 3.3.1 嵌入层 |
| 3.3.2 表示层 |
| 3.3.3 匹配层 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实验与分析 |
| 4.1 实验设置 |
| 4.1.1 实验环境 |
| 4.1.2 实验数据集 |
| 4.1.3 评估标准 |
| 4.1.4 模型设置 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 词嵌入模型的选取 |
| 4.2.2 模型参数的考查 |
| 4.2.3 与其他模型的对比 |
| 4.2.4 模型效果验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 查重系统的设计与实现 |
| 5.1 查重系统的需求分析 |
| 5.2 查重系统的设计 |
| 5.2.1 抄袭检测模块的设计 |
| 5.2.2 系统页面的设计 |
| 5.2.3 数据库设计 |
| 5.3 查重系统的实现 |
| 5.3.1 运行环境 |
| 5.3.2 系统核心功能的实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、学习与抄袭之比较（论文参考文献）
- [1]学术英语写作课程中的诚信教育[J]. 张荔. 外语与翻译, 2021(03)
- [2]学生学习诚信问题的教育伦理学批判[J]. 曹周天. 当代教育论坛, 2022(01)
- [3]初中生英语作业抄袭现象分析及应对策略[J]. 张欣欣. 名师在线, 2021(20)
- [4]实验报告抄袭检测系统的研究[J]. 于海浩,汪伟,黄成哲,孙栩. 黑龙江工程学院学报, 2021(03)
- [5]基于代码风格分类的抄袭检测技术研究与应用[D]. 董文苑. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]多形态软件代码同源判定技术研究[D]. 吴鹏. 四川大学, 2021(01)
- [7]英语作文抄袭检测模型及其实现[D]. 叶翾. 桂林电子科技大学, 2021
- [8]语文核心素养下高中作文命题研究 ——基于2020年100道作文题的考查分析[D]. 赵崇雯. 广西师范大学, 2021(12)
- [9]基于模式提取及表征学习的多线程程序抄袭检测方法研究[D]. 王清. 西安邮电大学, 2021
- [10]基于BiLSTM的抄袭检测算法及在查重系统中的应用[D]. 胡智康. 大连理工大学, 2021(01)