基于深度学习语义重组技术,智能保留核心内容,实现自然流畅的文本重构
支持学术降重、内容润色、风格转换等多种场景
深度神经网络分析
上下文感知的重构
毫秒级响应速度
端到端加密处理
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。