[發明專利]一種論文自檢方法及系統

有效

• 申請號: 201610021493.6
• 申請日: 2016-01-13
• 公開（公告）號: CN105677641B
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發明（設計）人: 夏峰
• 申請（專利權）人: 夏峰
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所11399
• 代理人: 朱健,陳國軍

1.一種論文自檢系統，其特征在于，包括：用戶檢測模式確定模塊和用戶寫作風格測試模塊，其中，

所述用戶檢測模式確定模塊用于確定當前用戶檢測模式為自我審核模式；

所述用戶寫作風格測試模塊為用戶提供一幅或多幅測試圖片，由用戶在規定時間內針對測試圖片在線進行不少于規定字數的文字描述；其中每幅測試圖片都具有測試圖片基準特征向量；

所述測試圖片基準特征向量是從不同背景人群中隨機選取預定數量的基準測試人員，分別就特定測試圖片進行不少于規定字數的描述，采集所有的文字描述，統計同一測試圖片的測試圖片文字描述特征值，根據所述測試圖片文字描述特征值計算特征向量，并對特征向量進行加權運算，得到特定測試圖片的測試圖片基準特征向量；所述加權運算中的權值由系統設置；

測試圖片文字描述特征值生成模塊獲取基準測試人員的測試圖片描述文本，生成用戶測試圖片文字描述特征值；

測試圖片文字描述特征值生成模塊根據測試圖片文字描述特征值生成測試圖片文字描述特征向量；當所述測試圖片文字描述特征向量的維數為n時，表示為TPCVE＝[TPC_1，…,TPC_m，…，TPC_n]，其中，TPC_1為測試圖片文字描述的特征向量中的第一項值，TPC_m為測試圖片文字描述的特征向量中的第m項值，TPC_n為測試圖片文字描述的特征向量中的第n項值；

測試圖片基準特征向量生成模塊統計針對同一測試的測試圖片文字描述特征向量；對測試圖片文字描述特征向量進行加權運算，得到特定測試圖片基準特征向量，所述加權運算中使用的權值由系統設置；

特定測試圖片基準特征向量表示為：

其中TPCVE_ID表示編號為ID的測試圖片基準特征向量；k為基準測試人員數量；TPC_1_i表示第i個基準測試人員的特征向量的第一項值；TPC_m_i表示第i個基準測試人員的特征向量的第m項值；TPC_n_i表示第i個基準測試人員的特征向量的第n項值；W_1,i為TPC_1_i的加權系數；W_m,i為TPC_m_i的加權系數；W_{n, i}為TPC_n_i的加權系數；

用戶測試圖片文字描述特征值生成模塊獲取用戶測試圖片描述文本，生成用戶測試圖片文字描述特征值；

用戶測試圖片文字描述特征向量生成模塊根據該用戶測試圖片文字描述特征值計算用戶測試圖片文字描述特征向量；當所述測試圖片文字描述特征向量的維數為n時，當前用戶USER的對于編號ID的圖片的測試圖片文字描述的特征向量表示為TPCVE_ID_USER＝[TPC_1_USER，…,TPC_m_USER，…，TPC_n_USER]，用戶圖片寫作風格特征向量生成模塊計算該用戶測試圖片文字描述特征向量TPCVE_ID_USER與該測試圖片對應的測試圖片基準特征向量TPCVE_ID之間的差值，使用該差值TPCVE_ID_USER-TPCVE_ID作為該用戶圖片寫作風格特征向量TPCVE_USER。

2.根據權利要求1所述的論文自檢系統，

其中，TPC_1_USER為當前用戶USER的用戶測試圖片文字描述特征向量中的第一項值，TPC_m_USER為當前用戶USER的用戶測試圖片文字描述特征向量中的第m項值，TPC_n_USER為當前用戶USER的用戶測試圖片文字描述特征向量中的第n項值。

3.根據權利要求1或2所述的論文自檢系統，所述測試圖片文字描述特征向量包括以下各項中的一項或多項：中文字數與總詞數的比值，外文字數與總詞數的比值，實詞數與總詞數的比值，虛詞數與總詞數的比值，總詞數與段落數的比值，最長段落詞數，同義詞、近義詞擴展數與總詞數的比值，標點符號使用數與總詞數的比值，名詞數與總詞數的比值，動詞數與總詞數的比值，形容詞數與總詞數的比值，數詞數與總詞數的比值，量詞數與總詞數的比值，代詞數與總詞數的比值，副詞數與總詞數的比值，介詞數與總詞數的比值，連詞數與總詞數的比值，助詞數與總詞數的比值，嘆詞數與總詞數的比值，擬聲詞數與總詞數的比值。