一、文本分割与特征提取
当用户上传论文后，大雅系统首先会对文本进行分割处理。将整篇论文划分为一个个独立的段落、句子甚至是更小的语言单位，如词组等。这一步骤有助于系统更精细地分析文本内容。在分割完成后，系统会运用先进的算法对每个语言单位进行特征提取。这些特征可以包括词汇的使用频率、词性、词序，以及句子的语法结构、语义信息等。通过提取这些特征，系统能够为后续的比较和判断提供基础数据。
例如，对于一个句子 “人工智能在医疗领域的应用具有广阔的前景”，系统可能会提取出 “人工智能”“医疗领域”“应用”“广阔前景” 等关键特征。这些特征将与数据库中的已有文本特征进行对比，以判断是否存在相似之处。
二、数据库比对
大雅拥有庞大的数据库，其中包含了海量的学术文献、期刊论文、网络资源等。系统将提取的文本特征与数据库中的文本进行逐一比对。在比对过程中，采用的是高效的相似性比较算法。这种算法能够快速计算出两个文本之间的相似度得分。如果相似度得分超过了系统预设的阈值，那么就会被判定为存在重复内容。
值得注意的是，大雅的数据库不仅规模庞大，而且不断更新。这意味着系统能够及时获取到最新的学术资源，从而保证查重结果的准确性和时效性。即使是一些刚刚发表的论文，也有可能被纳入到数据库中进行比对，有效地防止了学术抄袭的发生。
三、语义分析与深度学习技术
除了基于文本特征的比对，大雅还采用了语义分析和深度学习技术来提高查重的准确性。语义分析技术能够理解文本的含义，而不仅仅是关注词汇和语法的表面形式。例如，“苹果是一种水果” 和 “水果当中有苹果” 这两句话，虽然词汇和语法结构不同，但从语义上来说表达的是相似的意思。大雅的语义分析技术能够识别出这种语义上的相似性，从而更准确地判断文本是否存在重复。
深度学习技术则是通过大量的数据训练，让系统能够自动学习文本的特征和模式，进一步提高查重的精度。随着训练数据的不断增加，系统的识别能力会不断提升，能够更好地应对各种复杂的文本情况。
四、参考文献过滤与排除
为了避免误判，大雅系统还具备参考文献过滤与排除的功能。在学术论文中，合理引用参考文献是被允许的，不应该被视为抄袭。因此，系统会根据标准的参考文献格式，自动识别论文中的参考文献部分，并将其从查重范围中排除。这样可以确保查重结果只反映论文的原创性内容，而不会受到参考文献的影响。
五、综合评估与报告生成
最后，系统会对整篇论文的查重结果进行综合评估。除了给出总体的相似度得分外，还会详细列出每一处可能存在重复的段落、句子以及其对应的相似来源4。这些信息会以清晰的报告形式呈现给用户，方便用户进行查看和修改。用户可以根据报告中的提示，对论文中的重复内容进行针对性的修改，以提高论文的原创性。
综上所述，大雅论文查重通过文本分割与特征提取、数据库比对、语义分析、深度学习技术以及参考文献过滤等多种手段的综合运用，实现了对论文重复内容的精准识别。这一系列先进的技术和算法，为保障学术诚信、维护学术秩序提供了有力的支持。