AiWork365论文降重的核心降重原理是什么？它是如何识别并修改重复内容的？
AiWork365作为一款论文降重工具，其核心降重原理和内容识别修改机制主要基于自然语言处理（NLP）技术、语义分析算法以及大规模语料库的深度学习模型。以下是其工作原理的详细解析：
2. 句式重构与逻辑优化
- 主动/被动语态转换：将“实验由团队完成”改为“团队开展了实验”。
- 长句拆分与短句合并：通过调整句子长度和结构，打破原文句式模式。
- 逻辑关系重组：例如将“因为A，所以B”改为“在A的条件下，B得以实现”。
3. 段落级内容重组
- 信息块重组：将原文段落按主题拆分为多个信息单元，通过调整顺序或合并相关单元生成新段落。
- 过渡句添加：在段落间插入连接词或总结句，增强连贯性。
4. 领域适配与风格统一
- 学科术语库：针对医学、工程等不同领域，调用专业术语库确保改写后内容符合学科规范。
- 学术风格模拟：通过分析期刊论文语料，生成符合学术写作规范的表达（如避免口语化词汇）。
2. 智能修改策略
- 分层修改优先级：
- 高重复段（重复率>30%）：进行句式重构+术语替换+段落重组。
- 中重复段（10%-30%）：局部同义替换+逻辑调整。
- 低重复段（<10%）：仅优化表达。
- 上下文感知修改：确保改写后内容与前后文逻辑一致，避免“机械降重”导致的断层。
3. 质量控制与反馈优化
- 人工复核接口：提供修改建议供用户手动调整，支持批量接受/拒绝修改。
- 迭代学习机制：根据用户反馈（如“修改后语义偏差”）优化算法参数，提升改写准确性。
AiWork365改写后： “数据采集通过问卷调查形式展开，累计分发问卷200份，其中185份为有效样本，有效回收比例达92.5%。”
修改点：
- “采用”→“通过...展开”
- “收集数据”→“数据采集”
- 调整语序，避免与原文完全一致。
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