基于BERT增强的检索工具用于作业抄袭检测系统
计算与语言
2024-07-30 v2 人工智能
信息检索
摘要
文本抄袭检测任务是常见的自然语言处理任务，旨在检测给定文本是否包含抄袭或从其他文本复制。在现有研究中，由于缺乏高质量数据集，高等级抄袭的检测仍然是一个挑战。在本文中，我们提出了一种基于GPT-3.5的抄袭文本数据生成方法，生成了32,927对文本抄袭检测数据集，涵盖了广泛的抄袭方法，弥补了这部分研究的空白。同时，我们提出了一种基于Faiss与BERT的抄袭识别方法，具有高效率和准确性。我们的实验表明，该模型在多个指标上优于其他模型，包括准确率98.86%、精确率98.90%、召回率98.86%和F1分数0.9888。最后，我们还提供了一个用户友好的演示平台，允许用户上传文本库并直观地参与抄袭分析。
引用
@article{arxiv.2404.01582,
title = {BERT-Enhanced Retrieval Tool for Homework Plagiarism Detection System},
author = {Jiarong Xian and Jibao Yuan and Peiwei Zheng and Dexian Chen and Nie yuntao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01582},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1604.06573 by other authors