毕业论文知网降重的方法与技巧-亲测有效

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1、中国的汉语言是博大精深的，同样一句话可以转化为很多种表达方式，内容保持不变，论文撰写中，一定要学会转化，把别人的资料引用到自己的文章中，规避掉重复率。但是也要注意，修改的时候，总结能力要强，语句要通顺，否则会影响论文的质量。1、针对概念和定义 重复原文：“TextRank 算法是一种基于图的文本排序算法。它的基本思想来自于谷歌的PageRank 算法。通过将文本划分为若干组成单元(词和句子)并建立图模型，利用投票机制对文本中的重要成分进行排序，仅利用单个文档的信息即可实现关键词提取和摘要。与 LDA、HMM 等模型不同，TextRank 不需要预先学习和训练多个文档，因其简单有效而被广泛使用。

2、”修改完句型后：TextRank 算法是一种排序算法，主要应用于文本中基于图的算法。算法灵感来自谷歌的 PageRank 算法。首先，将文本分成若干不同的组和单元，并构造相应的图模型。然后利用投票原则对文本中的主要成分进行排序，提取出文档本身的关键词。TextRank 的工作机制不同于 LDA 和 HMM 模型，它不需要预先完成文档的训练。简单实用，在具体操作中应用广泛。重复率显示为 0。定义是最容易重复的地方。关键词不能改，原意不能改。句子的结构通常是主谓宾，其他都是形容词。主语和宾语不能变，形容词和其他助词可以修饰。通过换词，调整前后句子结构，可以达到消除重复的目的。就是把资料中的重点内容

3、，分散的内容，整合到一起来叙述，这样的修改不会改变原意，只是通过另一种方式呈现出来，但是知网查重的时候，完全不会查出来。非常巧妙、合理的融合，考验了大学生们的修改水平。2、对于描述性句子 重复原文：“TextRank 的一般模型可以表示为一个有向加权图 G=(V，E)，由一个点集 V 和一个边集 E 组成，E 是 v v 的子集，图中任意两点 Vi 和 Vj 之间的边的权为 wji。对于给定的点 Vi，In(Vi)是指向该点的点集，Out(Vi)是指向该点 Vi 的点集。点 Vi 的分数被定义为：”修改后：“TextRank 的一般模型，作为一个有向加权图 G=(V，E)，由一个点集 V 和一

4、个边集 E 组成，E 表示 V V 的一个子集，图中任意两点 Vi 和 Vj 之间的边的权为 wji。如果是给定点 Vi，In(Vi)是指向该点的点集，Out(Vi)是指向该点 Vi 的点集。Vi 积分计算公示如下：3360”这种重复几乎没有修改的余地。不过根据知网的特点，还是可以逐字修改的。3、对于表单 知识丰富的形式被复制并计入重复率。表格是重复的，表格内容的文字可以小范围修改和调整。建议将表单作为最终修改。4、其他修改过的句型 其他的描述性句子可以根据句子的意思进行修改，可以在保持原意不变的情况下进行调整。消除重复的方式方法很多，但只有通过手动操作，手术刀式的精准消除重复也能有实实在在的效果，有备无患。修改文章的时候，语序颠倒了，来回转化，但是主要意思不变，这个方法在论文修改中十分常见，大家写的时候不要抱着侥幸心理，认为不修改也能通过，必须要认真修改，才能通过知网的检测。