Метод семантического сравнения нечеткой информации при проверке текстов на наличие плагиата

В статье проанализированы известные системы анализа текстов на наличие плагиата. Предложен новый метод лингвистического анализа, который определяет латентные ассоциативно-семантические зависимости во множестве документов. Данный метод позволяет: частично устранять омонимию, полисемию и синонимию; исправлять слова, написанные с орфографическими и техническими ошибками; учитывать синтаксические отношения, логику построения терм в контексте предметной сферы. Разработанный алгоритм семантического сравнения нечеткой текстовой информации (исходный текст, представленный для проверки на естественном языке в произвольной форме, с вариантами текстов, имеющихся в локальных базах данных, и контентом Интернета) предусматривает автоматическую конвертацию исходного текста на естественном языке к внутрисистемному виду, экстракцию лексических единиц текста с последующим осуществлением морфологического, синтаксического, семантического и прагматического анализа. Применение разработанного алгоритма позволяет устранять ошибки, которые могут быть в исходном тексте (неправильные окончания, нестандартные сокращения и т.д.), определять принадлежность исходного текста к определенной предметной области, выявлять степень семантического сходства исходного текста, формировать общую оценку степени сходства текстов по комплексному показателю. Применение такого подхода будет повышать достоверность и обоснованность вывода о наличии плагиата в документах.

анализ, антиплагиат, лингвистический анализ, метод, плагиат, семантический анализ, сервис, система

1. Шостак И.В., Груздо И.В. Компьютеризация процесса выявления плагиата в студенческих работах // Сборник научных трудов Военного института Киевского национального университета имени Тараса Шевченко. Киев, 2013. Вып. 41. - С. 99-109

2. Лупаренко Л.А. Данные сравнительного анализа инструментов поиска текстового плагиата (сравнительные таблицы) // Информационные технологии и средства обучения. 2014. Т. 40. № 2

3. Шарапов Р.В., Шарапова Е.В. Система проверки текстов на заимствования из других источников // Труды 13-й Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции». - RCDL’2011, Воронеж, Россия, 2011. - С. 121-126

4. Резанова З.И., Романов А.С., Мещеряков Р.В. О выборе признаков текста, релевантных в автороведческой экспертной деятельности // Вестник Томского государственного университета. Филология. 2013. № 6(26). - С. 38-52

5. Ширяев М.А., Мустакимов В. Plagiatinform избавит от плагиата в научных работах // Educational Technology & Society. 2008. № 11(1). - С. 367-374. (

6. Неелова Н.В., Сычугов А.А. Сравнение результатов детектирования дублей методом шинглов и методом Джаккарда // Вестник РГРТУ. 2010. № 4. Вып. 34). - С. 72-78

7. Дягилев В.В., Цхай А.А., Бутаков С.В. Архитектура сервиса определения плагиата, исключающая возможность нарушения авторских прав // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. Барнаул, 2011. Том 9. Вып. 3. - С. 26-29

8. Шахрай С.М., Аристер Н.И., Тедеев О.О. О плагиате в произведениях науки (диссертациях на соискание ученой степени): научно-методическое пособие. М.: МИИ, 2014. - 176 с

9. Broder A. On the resemblance and containment of documents // Compression and Complexity of Sequences (SEQUENCES’97). IEEE Computer Society, 1998. - P. 21-29. 10. Большой толковый словарь современного украинского языка. Киев: Ирпень; ВТФ «Перун», 2005. - С. 977

10. Stein B., Koppel M. Plagiarism Analysis, Authorship Identification, and Near-Duplicate Detection PAN’07 (англ.) // ACM SIGIR Forum. 2011. - Р. 68-71.

11. Мартыненко Г.Я. Основы стилеметрии. Л.: Изд-во ЛГУ, 1988. - 176 с.

12. Комарницкая О.И. Совершенствование алгоритма латентно-семантического анализа нечеткой текстовой информации // Современный научный вестник. 2014. № 29(225). Серия: Филологические науки. Белгород: Руснаучкнига, 2014. - С. 58-62

13. Катеринчук И.С., Кулик В.Н., Комарницкая О.И. Интеллектуальная автоматизированная система контроля знаний: лингвистическая подсистема // Информационные технологии в образовании: сборник научных трудов. Вып. 7. Херсон: Изд-во ХГУ, 2010. - С. 33-39