最先端のディープラーニング技術を搭載し、テキストの核心的な意味を保持しながら、自然で流暢な表現を実現する知的な再構築を行います。
学術的な類似度低減、コンテンツ強化、スタイル適応など、様々なシーンに対応
正確な意味保持のための高度なニューラルネットワーク分析
自然な流れのためのコンテキスト認識テキスト再構築
ミリ秒レベルの処理速度による高速レスポンス
エンドツーエンドの暗号化によるセキュアなデータ処理
文本相似度降低是重写内容以减少其与原始文本的相似性同时保留核心含义的过程。这在学术写作中尤为重要，可以避免抄袭问题并展示原创贡献。
AI系统使用先进的自然语言处理来理解文本的语义含义并生成替代表达。它们可以重构句子，用适当的同义词替换单词，并在保持原意的同时重组内容，从而产生相似度较低的文本。
常用的相似度检测算法包括余弦相似度（测量文档向量之间的角度）、Jaccard指数（比较词集交集）和曼哈顿距离（测量术语频率之间的绝对差异）。我们的AI系统经过训练，可以针对这些指标进行优化。
如果正确引用了原始来源并且内容保持事实准确，使用AI进行文本优化本身并不是抄袭。AI应该被用作改善表达的工具，而不是用来编造内容或避免对想法进行适当归属。
典型的相似度降低可以根据原始文本和重写程度从30%到70%不等。我们的系统旨在在保持原意和维持自然流畅的语言的同时实现最大程度的降低。