TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Online Plagiarism Detection Through Exploiting Lexical, Syntactic, and Semantic Information"

In this paper, we introduce a framework that identifies online plagiarism by exploiting lexical, syntactic and semantic features that includes duplication-gram, reordering and alignment of words, POS and phrase tags, and semantic similarity of sentences. We establish an ensemble framework to combine the predictions of each model. Results demonstrate that our system can not only find considerable amount of real-world online plagiarism cases but also outperforms several state-of-the-art algorithms and commercial software. . | Online Plagiarism Detection Through Exploiting Lexical Syntactic and Semantic Information Wan-Yu Lin Graduate Institute of Networking and Multimedia National Taiwan University r99944016@csie . Nanyun Peng Institute of Computational Linguistic Peking University pengnanyun@pku . Chun-Chao Yen Graduate Institute of Networking and Multimedia National Taiwan University r96944016@csie . Shou-de Lin Graduate Institute of Networking and Multimedia National Taiwan University sdlin@ . Abstract In this paper we introduce a framework that identifies online plagiarism by exploiting lexical syntactic and semantic features that includes duplication-gram reordering and alignment of words POS and phrase tags and semantic similarity of sentences. We establish an ensemble framework to combine the predictions of each model. Results demonstrate that our system can not only find considerable amount of real-world online plagiarism cases but also outperforms several state-of-the-art algorithms and commercial software. Keywords Plagiarism Detection Lexical Syntactic Semantic 1. Introduction Online plagiarism the action of trying to create a new piece of writing by copying reorganizing or rewriting others work identified through search engines is one of the most commonly seen misusage of the highly matured web technologies. As implied by the experiment conducted by Braumoeller and Gaines 2001 a powerful plagiarism detection system can effectively discourage people from plagiarizing others work. A common strategy people adopt for onlineplagiarism detection is as follows. First they identify several suspicious sentences from the write-up and feed them one by one as a query to a search engine to obtain a set of documents. Then human reviewers can manually examine whether these documents are truly the sources of the suspicious sentences. While it is quite straightforward and effective the limitation of this strategy is obvious. First since the length of .

• Báo cáo khoa học
• Online Plagiarism Detection Through Exploiting Lexical
• Syntactic
• Semantic Information
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball