Akadēmiskā plaģiāta pārbaude ar citātu atpazīšanu

Lielākoties nē — ja mērķa izdevējs prasa iThenticate (Elsevier, Springer, Wiley, IEEE), to jebkurā gadījumā pārbaudīs pēc Jūsu iesnieguma. Noplag vietā ir domāts pašpārbaudēm starp melnraksta versijām pirms iesnieguma. iThenticate par $125/dokuments kļūst neizdevīgs jau pēc 4. pārrakstīšanas; Pro tarifikācijas nav šāda limita. Salīdzinājums ar iThenticate — noplag.com/vs-ithenticate.

Pareizi — tāda plaisa ir. ProQuest disertācijas ir maksas, neietvertas ne OpenAlex, ne CORE. Piedāvājam aptuveni 700M atvērtās piekļuves akadēmisko darbu — modernai pētniecībai apjoms plašāks nekā ProQuest (lielākā daļa žurnālu no 2018.g. ir atvērti); bet senākām maksas disertācijām aptvere ir šaurāka. Ja galvenā prasība ir ASV doktora disertāciju pārbaude — šim nolūkam iThenticate ir piemērotāks.

MLA, APA, Chicago / Turabian, Harvard, Vancouver, IEEE tiek atklāti automātiski pēc literatūras saraksta formāta. Mazāk izplatītiem (ACS, AMA, ASA, Bluebook, Oxford) dzinējs joprojām atpazīst pēc pēdiņām un līdzās esošas atsauces, bet tiešai stila validācijai jāgaida v1.2. Pašu hostēšanas gadījumā var papildināt ar vajadzīgajiem stiliem alignment/ modulī.

Zemāks nekā pārbaudītāji, kas nenošķir necitētus parafrāzējumus. Izdalot korekti citētos fragmentus, 'false positive' ir ap ~3,4% (PAN-PC-11 akadēmisko tekstu apakškopā, kur bieži citē). Konkurenti, kas neizdala citētos, rāda 12–18% uz to pašu kopu.

Pro līmenī — var pievienot allowlist (Jūsu ORCID, DOI, iestādes repozitorija URL). Atrasti sakritības ar šiem tiek atzīmēti kā PAŠCITĀTI, un tos neieliek kopējā rādītājā. Noder, ja Jūsu pieteikumi balstās uz iepriekš publicēto. Ar norādi uz avotu tas nav plaģiāts.

Noteikšana kalibrēta angļu, spāņu, portugāļu, poļu un ukraiņu valodai palaišanas brīdī; vēl citas valodas tiks pievienotas. Kvalitāte tiek vērtēta pēc PAN-PC-11; katras valodas atsevišķa novērtēšana ir plānā. Precīzākā uz Eiropas valodām ar ilgāku validācijas vēsturi; jaunākās tiek pievienotas, kad to kalibrācija ir pabeigta.

Jūsu IT / DPO / IRB var klonēt github.com/NoplagLabs/noplag-engine, palaist dzinēju izolētā vidē, pārbaudīt datu plūsmu, pārliecināties, ka tiesības uz dzēšanu darbojas pilnā apjomā, un atkārtot mūsu publicētos rezultātus uz sava testa korpusa. Bez līguma, bez NDA, bez uzticēšanās mūsu mārketingam. Institūcijām, kurām iepirkuma procesā nepieciešama šāda pārbaude, tas ir risinājums.

AI satura noteikšana drīzumā — tā ir v1.2 plānā, palaišanas brīdī nav pieejama. Pieeja: Binoculars (Hans u.c. 2024), modelim neatkarīga — nav jātrenē katram LLM, salīdzina neliela etalona modeļa izbrīnījumu ar pārbaudāmo tekstu, kas ļauj vispārināt. Precizitātes rādītāji tiks publicēti pēc funkcijas izvērtēšanas, nevis iepriekš, uz jaukta LLM satura (salīdzinājumam ~70% Claude-3, lietojot GPT trenētus detektorus). Metodoloģijas rakstā aprakstītas kļūdu situācijas; mēs tās neslēpjam.

Katram atzīmētam fragmentam ir avota DOI, datums, dzinēja commit un klasifikācijas iemesls. Atkal pārbaudiet pret šo dzinēja versiju — rādītājs nemainīsies. Ziņojumu var izdrukāt un paņemt uz sēdi; ceļi uz avotiem ir klikšķināmi. “Uzticieties rādītājam” režīma nav, tā ir melnās kastes pārbaudītāju pieeja.

Apache 2.0 + Docker — pilnībā strādā Jūsu tīklā. Savienojams ar PostgreSQL un Redis iekšējā infrastruktūrā; dati nepamet VPC. Der klīniskiem projektiem, pacientu aprakstiem vai nepublicējamiem pētījumiem. Lieliem lietotājiem korpuss nododams kā indekss.