一般來說：重復率 = 論文中抄襲字數/論文中總字數，以學術為例，學術論文檢測包括幾個查重子系統，但是這些查重子系統的計算規則都是一致的，換言之，學術論文檢測率的計算規則是統一的。

大概當今所有的研究生畢業論文都會經過中國學術的“學術不端檢測”，即便最后不被盲審。這個系統的初衷其實是很好的，在一定程度上能夠對即將踏入中國科研界的碩士研究生們一個警示作用：杜絕抄襲，踏實學問。但正所謂“世界萬物，有矛就有盾”的哲學觀，中國學術的這個“學術不端檢測系統”并不是完善的。原因有二，其一是目前的圖文識別技術還不夠先進；其二是目前的機器識別還達不到在含義識別上的智能化。求索閣一貫的觀點就是“戰略上蔑視，戰術上重視”和“知己知彼百戰百勝”。要破敵，必先知敵；要過學術檢測這一關，當然必先了解這一關的玄機。

一、查重原理

1、學術學位論文檢測為整篇上傳，格式對檢測結果可能會造成影響，需要將最終交稿格式提交檢測，將影響降到最小，此影響為幾十字的小段可能檢測不出。對于3萬字符以上文字較多的論文是可以忽略的。

對比數據庫為：中國學術期刊網絡出版總庫，中國博士學位論文全文數據庫/中國優秀碩士學位論文全文數據庫，國重要會議論文全文數據庫，中國重要報紙全文數據庫，中國專利全文數據庫，個人比對庫，其他比對庫。部分書籍不在學術庫，檢測不到。

2、上傳論文后，系統會自動檢測該論文的章節信息，如果有自動生成的目錄信息，那么系統會將論文按章節分段檢測，否則會自動分段檢測。

3、有部分同學反映說自己在段落中明明引用或者抄襲了其他文獻的段落或句子，為什么沒有檢測出來，這是正常的。中國學術對該套檢測系統的靈敏度設置了一個閥值，該閥值為5%，以段落計，低于5%的抄襲或引用是檢測不出來的，這種情況常見于大段落中的小句或者小概念。舉個例子：假如檢測段落1有10000字，那么引用單篇文獻500字以下，是不會被檢測出來的。實際上這里也告訴同學們一個修改的方法，就是對段落抄襲千萬不要選一篇文章來引用，盡可能多的選擇多篇文獻，一篇截取幾句，這樣是不會被檢測出來的。

4、一篇論文的抄襲怎么才會被檢測出來？學術論文檢測的條件是連續13個字相似或抄襲都會被紅字標注，但是必須滿足3里面的前提條件：即你所引用或抄襲的A文獻文字總和在你的各個檢測段落中要達到5%。

二、快速通過論文查重的七大方法

方法一：外文文獻翻譯法

查閱研究領域外文文獻，特別是高水平期刊的文獻，比如Science，Nature，WaterRes等，將其中的理論講解翻譯成中文，放在自己的論文中。

優點：1、每個人語言習慣不同，翻譯成的漢語必然不同。因此即使是同一段文字，不同人翻譯了之后，也 不會出現抄襲的情況。2、外文文獻的閱讀，可以提升自身英語水平，拓展專業領域視野。

缺點：英文不好特別是專業英文不好的同學實施起來比較費勁。

方法二：變化措辭法

將別人論文里的文字，或按照意思重寫，或變換句式結構，更改主被動語態，或更換關鍵詞，或通過增減。當然如果卻屬于經典名句，還是按照經典的方法加以引用。

優點：1．將文字修改之后，按照學術程序和算法，只要不出現連續13個字重復，以及關鍵詞的重復，就不會被標紅。2．對論文的每字每句都了如指掌，爛熟于心，答辯時亦會如魚得水。

缺點：逐字逐句的改，費時費力。

方法三：google等翻譯工具翻譯法

將別人論文里的文字，用google翻譯成英文，再翻譯回來，句式和結構就會發生改變，再自行修改下語病后，即可順利躲過查重。

優點：方便快捷，可以一大段一大段的修改。

缺點：有時候需要多翻譯幾遍，必須先由中文翻譯成英文，再翻譯成阿爾及利亞語，再翻譯成中文。

方法四：轉換圖片法

將別人論文里的文字，截成圖片，放在自己的論文里。因為學術查重系統目前只能查文字，而不能查圖片和表格，因此可以躲過查重。

優點：比google翻譯法更加方便快捷。

缺點：用順手了容易出現整頁都是圖片的情況，會影響整個論文的字數統計。

方法五：插入文檔法

將某些參考引用來的文字通過word文檔的形式插入到論文中。

優點：此法比方法四更甚一籌，因為該方法日后還可以在所插入的文檔里進行重新編輯，而圖片轉換法以后就不便于再修改了。

缺點：還沒發現。

方法六：插入空格法

將文章中所有的字間插入空格，然后將空 格 字 間距調到最小。因為查重的根據是以詞為基礎的，空格切斷了詞語，自然略過了查重系統。

優點：從查重系統的原理出發，可靠性高。

缺點：工作量極大，課可以考慮通過宏完成，但宏的編制需要研究。

方法七：自己原創法

自己動手寫論文，在寫作時，要么不原文復制粘貼；要么正確的加上引用。

優點：基本上絕對不會擔心查重不通過，哪怕這個查重系統的閾值調的再低。

缺點：如果說優缺點的話，就是寫完一篇畢業論文，可能會死掉更多的腦細胞。呵呵。。。

變換句式和替換關鍵詞相結合，用自己的話復述一遍

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