Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userSurvey Of Traditional And Semantic Plagiarism Detection Algorithms
استعراض خوارزميات كشف الانتحال التقليدية و الدلالية
1800
0 17
0
(
0
)
Added by
Tishreen University ورقة بحثية
Publication date
2016
fields
Informatics Engineering
and research's language is
العربية
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
في هذه الورقة العلمية نستعرض و نسرد ، المزايا و القيود المفروضة على التقنيات الفعالة المهمة التي تم توظيفها و تطويرها لكشف الانتحال في النصوص . و قد تبين أن العديد من الأساليب المقترحة لكشف الانتحال لديها نقاط ضعف و عدم الكشف عن بعض الأنواع من عمليات الانتحال. و تقوم هذه الورقة بدراسة مسحية حول كشف الانتحال بما في ذلك العديد من الموضوعات المهمة في كشف الانتحال، و هي تعريف الانتحال، و منع الانتحال و كشف الانتحال ، و أنظمة كشف الانتحال، و عمليات كشف الانتحال و بعض تقنيات كشف الانتحال الحالية. تقارن هذه الورقة بين مختلف خوارزميات كشف الانتحال، و تظهر نقاط الضعف، و نقاط القوة، و توصف قوة خوارزميات كشف الانتحال الدلالية، و تظهر فعالية هذه الخوارزميات في الكشف عن حالات الانتحال لا تستطيع خوارزميات كشف الانتحال الأخرى اكتشافها، حيث أنه تم تطوير خوارزميات كشف الانتحال الدلالية للتخلص من نقاط الضعف التقليدية التي تمتلها جميع خوارزميات كشف الانتحال الأخرى.
In this paper we review and list, the advantages and limitations of the significant effective techniques employed or developed in text plagiarism detection. It was found that many of the proposed methods for plagiarism detection have a weakness points and do not detect some types of plagiarized operations. This paper show a survey about plagiarism detection including several important subjects in plagiarism detection, which is plagiarism definition, plagiarism prevention and detection, plagiarism detection systems, plagiarism detection processes and some of the current plagiarism detection techniques. This paper compares between different plagiarism detection algorithms, and shows the points of weakness, and points of efficiency, and describe the power of semantic plagiarism detection methods, and shows its efficiency in detect plagiarism cases that another plagiarism detection algorithms don’t able to detect these cases, that semantic plagiarism detection methods are developed to get rid of traditional weakness points for all plagiarism detection methods have.
Artificial intelligence review:
Research summary
تستعرض هذه الورقة العلمية تقنيات كشف الانتحال النصي، مع التركيز على الخوارزميات التقليدية والدلالية. تتناول الورقة تعريف الانتحال، وطرق الوقاية منه، وأنظمة الكشف عنه، بالإضافة إلى العمليات والتقنيات المستخدمة حاليًا. تقارن الورقة بين الخوارزميات المختلفة، وتوضح نقاط الضعف والقوة لكل منها، مع التركيز على فعالية الخوارزميات الدلالية في الكشف عن حالات الانتحال التي قد لا تتمكن الخوارزميات التقليدية من اكتشافها. تتناول الورقة أيضًا أنظمة الكشف عن الانتحال عبر الإنترنت والأنظمة المستقلة، وتناقش كيفية تقليل الانتحال من خلال الوقاية والكشف اليدوي والمساعد بالحاسوب. كما تقدم الورقة مقارنة شاملة بين الخوارزميات التقليدية والدلالية، وتوضح أن الخوارزميات الدلالية هي الأكثر كفاءة لكنها معقدة أكثر من الخوارزميات التقليدية بسبب استخدامها لمصادر الويب الدلالية.
Critical review
دراسة نقدية: تقدم هذه الورقة نظرة شاملة ومفصلة حول تقنيات كشف الانتحال، وتسلط الضوء على نقاط القوة والضعف في كل خوارزمية. ومع ذلك، يمكن القول أن الورقة تفتقر إلى تقديم أمثلة عملية أو دراسات حالة توضح كيفية تطبيق هذه الخوارزميات في بيئات حقيقية. كما أن التركيز الكبير على الخوارزميات الدلالية قد يجعل القارئ يشعر بأن الخوارزميات التقليدية ليست فعالة بما فيه الكفاية، على الرغم من أنها قد تكون كافية في بعض الحالات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون الورقة أكثر فائدة إذا تضمنت توصيات محددة حول كيفية تحسين الخوارزميات الحالية أو دمجها لتحقيق أفضل النتائج.
Questions related to the research
-
ما هي الأنواع المختلفة للانتحال التي تم ذكرها في الورقة؟
تشمل الأنواع المختلفة للانتحال التي تم ذكرها في الورقة: النسخ واللصق، انتحال الفقرات، انتحال الأفكار، والانتحال عبر اللغات من خلال الترجمة.
-
ما هي الأنظمة المستخدمة في الكشف عن الانتحال عبر الإنترنت؟
تشمل الأنظمة المستخدمة في الكشف عن الانتحال عبر الإنترنت: Turnitin وSafeAssign، حيث يستخدم كل منهما قواعد بيانات ضخمة من الإنترنت وأعمال الطلاب السابقة للمقارنة مع الوثيقة المشكوك فيها.
-
ما هي نقاط الضعف الرئيسية في خوارزميات كشف الانتحال التقليدية؟
تشمل نقاط الضعف الرئيسية في خوارزميات كشف الانتحال التقليدية: التأثر الشديد بإعادة ترتيب الكلمات واستبدال المرادفات، وصعوبة تحديد الطول الأمثل للسلاسل النصية للمطابقة، والغموض في اللغة الطبيعية الذي يؤدي إلى تمثيل النص بأكثر من شجرة واحدة.
-
ما هي المزايا الرئيسية للخوارزميات الدلالية في كشف الانتحال؟
المزايا الرئيسية للخوارزميات الدلالية في كشف الانتحال تشمل قدرتها على اكتشاف حالات الانتحال التي لا تستطيع الخوارزميات التقليدية اكتشافها، وذلك من خلال استخدام القواميس الدلالية واللغات الدلالية للويب لتحليل النصوص والكشف عن التشابهات الدلالية.
References used
J. J. G. Adeva, et al., "Applying plagiarism detection to engineering education," 2006, pp. 722-731
C. Lyon, et al., "Plagiarism is easy, but also easy to detect," Plagiary: CrossDisciplinary Studies in Plagiarism, Fabrication, and Falsification, vol. 1, 2006
L. Chao, L., et al., “GPLAG: detection of software plagiarism by program dependence graph analysis,” the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. 2006, ACM: Philadelphia, PA, USA
rate research
Read More
This paper presents a reference study of available algorithms for plagiarism
detection and it develops semantic plagiarism detection algorithm for plagiarism detection
in medical research papers by employing the Medical Ontologies available on the
World
Wide Web.
The issue of plagiarism detection in medical research written in natural languages is
a complex issue and related exact domain of medical research.
There are many used algorithms for plagiarism detection in natural language, which
are generally divided into two main categories, the first one is comparison algorithms
between files by using fingerprints of files, and files content comparison algorithms, which
include strings matching algorithms and text and tree matching algorithms.
Recently a lot of research in the field of semantic plagiarism detection algorithms
and semantic plagiarism detection algorithms were developed basing of citation analysis
models in scientific research.
In this research a system for plagiarism detection was developed using “Bing” search
engine, where tow type of ontologies used in this system, public ontology as wordNet and
many standard international ontologies in medical domain as Diseases ontology which
contains a descriptions about diseases and definitions of it and the derivation between
diseases.
This paper presents a review of available algorithms and plagiarism detection systems، and an
implementation of Plagiarism Detection System using available search engines on the web.
Plagiarism detection in natural language documents is a complicat
ed problem and it is related to the
characteristics of the language itself.
There are many available algorithms for plagiarism detection in natural languages .Generally these
algorithms belong to two main categories ; the first one is plagiarism detection algorithms based on
fingerprint and the second is plagiarism detection algorithms based on content comparison and includes
string matching and tree matching algorithms .
Usually available systems of plagiarism detection use specific type of detection algorithms or use a
mixture of detection algorithms to achieve effective detection systems (fast and accurate).
In this research, a plagiarism detection system has been developed using Bing search engine and a
plagiarism detection algorithm based on Rhetorical Structure Theory.
The advancement of the web and information technology has contributed to the rapid growth of digital libraries and automatic machine translation tools which easily translate texts from one language into another. These have increased the content acces
sible in different languages, which results in easily performing translated plagiarism, which are referred to as cross-language plagiarism''. Recognition of plagiarism among texts in different languages is more challenging than identifying plagiarism within a corpus written in the same language. This paper proposes a new technique for enhancing English-Arabic cross-language plagiarism detection at the sentence level. This technique is based on semantic and syntactic feature extraction using word order, word embedding and word alignment with multilingual encoders. Those features, and their combination with different machine learning (ML) algorithms, are then used in order to aid the task of classifying sentences as either plagiarized or non-plagiarized. The proposed approach has been deployed and assessed using datasets presented at SemEval-2017. Analysis of experimental data demonstrates that utilizing extracted features and their combinations with various ML classifiers achieves promising results.
This study was conducted on domestic pigeons populations in
the provinces of Hama, Idlib and Latakia using several
conventional diagnostic techniques , including pathological
examination tests and agar gel immune diffusion test and isolation
on c
hicken embryo. The number of suspected birds to be
infected by pigeon pox through clinical symptoms and macroscopic
lesions were about 37 birds. we noticed the presence of lesions
in warts and scars on the nonfeather parts of the face and on the
corner of the mouth and eyelids and other areas of the body. the
most of these accompanied by the presence of the of defteric
lesions on the mucous membrane of the oral cavity.
The results showed that all birds suffered from the presence of
infection fowlpox through histological examination of skin and
difteric lesions. the results has been confirmation by agar gel
immune diffusion test. And we successfully isolated the virus that
caused the disease by injection on the Chorioallantoic membrane
of a chicken's egg fertilized SAN.
This paper deals with automatic detection of plagiarism in Arabic documents. We present in this paper a new idea based on the experimentation of lexical chains. The proposed method extracts those chains from original document and uses a search engine
to verify if such chains occur in other documents. The second step in our methods uses automatic translation system to translate lexical chains and verify by using search engine if those chain occurs in document in other languages. Then we compute a correlation ratio between lexical chains and lexical chains extracted from documents provided by the search engine to detect plagiarism in the original document.
We present in the end of this paper our prototype called « Alkachef » developed to detect plagiarism in Arabic document .
suggested questions
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
