【摘 要】
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移动互联网的普及让网民可随时随地上网,发布和阅读各类信息。但互联网在给生活带来便利的同时,也成为了抄袭行为滋生的温床。互联网的数字版权作品有信息量大、易传播、低复制成本等特点,不仅抄袭成本低,而且人工判别的方式工作量极大。因此,用计算机辅助检测抄袭现象十分有必要。本文着重研究短篇新闻的相似度计算方法,旨在开发具有较高速度和较高准确率的相似新闻检测系统,提供实时的相似内容检索服务,辅助内容发布平台对
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移动互联网的普及让网民可随时随地上网,发布和阅读各类信息。但互联网在给生活带来便利的同时,也成为了抄袭行为滋生的温床。互联网的数字版权作品有信息量大、易传播、低复制成本等特点,不仅抄袭成本低,而且人工判别的方式工作量极大。因此,用计算机辅助检测抄袭现象十分有必要。本文着重研究短篇新闻的相似度计算方法,旨在开发具有较高速度和较高准确率的相似新闻检测系统,提供实时的相似内容检索服务,辅助内容发布平台对内容的筛选和管理,加大对原创版权的保护与治理力度。主要工作内容如下:（1）提出一种基于有向图的无监督文本摘要抽取算法。模型中使用了预训练模型生成更优质的词向量,还融合了文章主题,使抽取的摘要能更大程度代表文本含义。针对难以直接检索的长文本,可以使用该模型对长文本进行压缩,捕捉文本中的重点信息,提高系统匹配长文本时的准确率。（2）提出一种基于孪生网络架构的短文本相似度计算模型。模型可以提炼文本中不同粒度的信息,使得模型可以学习到更多层次的信息,从而提升文本相似度计算任务的准确度。还使用了注意力机制,进一步提升模型效果。该模型具有较高的运行速度,可用于文本的粗召回,加速系统检索速度。（3）提出一种基于交互注意力的短文本相似度计算模型。模型在编码时,使用了交互注意力机制对两个输入进行交互。交互后,利用序列模型,在更高级的层面上对序列重新编码,使模型更综合地学习到全局信息。并增加了注意力机制,进一步提升提高模型效果。最后添加了融合层,使两段文本能更好地融合为一个序列,利于文本相似度计算。该模型拥有较高的准确率,用在文本的精细比较阶段。（4）最后综合本文的工作,搭建了一个具有较高速度和较高准确率的相似新闻检测系统。
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