bert论文查重

首先我会详细阐述 BERT 原理，然后简单介绍一下 ELMO 以及 GPT

BERT 全称为 B idirectional E ncoder R epresentation from T ransformer，是 Google 以无监督的方式利用大量无标注文本「炼成」的语言模型，其架构为 Transformer 中的 Encoder（BERT=Encoder of Transformer）

我在 Transformer 详解中已经详细的解释了所有 Transformer 的相关概念，这里就不再赘述

以往为了解决不同的 NLP 任务，我们会为该任务设计一个最合适的神经网络架构并做训练，以下是一些简单的例子

不同的 NLP 任务通常需要不同的模型，而设计这些模型并测试其 performance 是非常耗成本的（人力，时间，计算资源）。如果有一个能直接处理各式 NLP 任务的通用架构该有多好？

随着时代演进，不少人很自然地有了这样子的想法，而 BERT 就是其中一个将此概念付诸实践的例子

Google 在预训练 BERT 时让它同时进行两个任务： 1. 漏字填空 2. 下个句子预测

对正常人来说，要完成这两个任务非常简单。只要稍微看一下前后文就知道完形填空任务中 [MASK] 里应该填退了；而醒醒吧后面接你没有妹妹也十分合理(?)

接下来我会分别详细介绍论文中这两个任务的设计细节

在 BERT 中，Masked LM（Masked Language Model）构建了语言模型，简单来说，就是随机遮盖或替换一句话里面的任意字或词，然后让模型通过上下文预测那一个被遮盖或替换的部分，之后做 Loss 的时候也只计算被遮盖部分的 Loss ，这其实是一个很容易理解的任务，实际操作如下：

这样做的好处是，BERT 并不知道 [MASK] 替换的是哪一个词，而且任何一个词都有可能是被替换掉的，比如它看到的 apple 可能是被替换的词。这样强迫模型在编码当前时刻词的时候不能太依赖当前的词，而要考虑它的上下文，甚至根据上下文进行 "纠错"。比如上面的例子中，模型在编码 apple 时，根据上下文 my dog is，应该把 apple 编码成 hairy 的语义而不是 apple 的语义

我们首先拿到属于上下文的一对句子，也就是两个句子，之后我们要在这两个句子中加一些特殊的 token： [CLS]上一句话[SEP]下一句话[SEP] 。也就是在句子开头加一个 [CLS] ，在两句话之间和句末加 [SEP] ，具体地如下图所示

可以看到，上图中的两句话明显是连续的。如果现在有这么一句话 [CLS] 我的狗很可爱 [SEP] 企鹅不擅长飞行 [SEP] ，可见这两句话就不是连续的。在实际训练中，我们会让这两种情况出现的数量为** 1:1**

Token Embedding 就是正常的词向量，即 PyTorch 中的 () Segment Embedding 的作用是用 embedding 的信息让模型分开上下句，我们给上句的 token 全 0，下句的 token 全 1，让模型得以判断上下句的起止位置，例如

Position Embedding 和 Transformer 中的不一样，不是三角函数，而是学习出来的

BERT 预训练阶段实际上是将上述两个任务结合起来，同时进行，然后将所有的 Loss 相加，例如

BERT 的 Fine-Tuning 共分为 4 种类型，以下内容、图片均来自台大李宏毅老师 Machine Learning 课程（以下内容图在上，解释在下）

为什么要用CLS？这里李宏毅老师有一点没讲到，就是为什么要用第一个位置，即 [CLS] 位置的 output。这里我看了网上的一些博客，结合自己的理解解释一下。因为 BERT 内部是 Transformer，而 Transformer 内部又是 Self-Attention，所以 [CLS] 的 output 里面肯定含有整句话的完整信息，这是毋庸置疑的。但是 Self-Attention 向量中，自己和自己的值其实是占大头的，现在假设使用的 output 做分类，那么这个 output 中实际上会更加看重，而又是一个有实际意义的字或词，这样难免会影响到最终的结果。但是 [CLS] 是没有任何实际意义的，只是一个占位符而已，所以就算 [CLS] 的 output 中自己的值占大头也无所谓。当然你也可以将所有词的 output 进行 concat，作为最终的 output

首先将问题和文章通过 [SEP] 分隔，送入 BERT 之后，得到上图中黄色的输出。此时我们还要训练两个 vector，即上图中橙色和黄色的向量。首先将橙色和所有的黄色向量进行 dot product，然后通过 softmax，看哪一个输出的值最大，例如上图中对应的输出概率最大，那我们就认为 s=2

同样地，我们用蓝色的向量和所有黄色向量进行 dot product，最终预测得的概率最大，因此 e=3。最终，答案就是 s=2,e=3

你可能会觉得这里面有个问题，假设最终的输出 s>e 怎么办，那不就矛盾了吗？其实在某些训练集里，有的问题就是没有答案的，因此此时的预测搞不好是对的，就是没有答案

以上就是 BERT 的详细介绍，参考以下文章

ELMo是Embedding from language Model的缩写，它通过无监督的方式对语言模型进行预训练来学习单词表示

这篇论文的想法其实非常简单，但是效果却很好。它的思路是用深度的双向 Language Model 在大量未标注数据上训练语言模型，如下图所示

在实际任务中，对于输入的句子，我们使用上面的语言模型来处理它，得到输出向量，因此这可以看作是一种特征提取。但是 ELMo 与普通的 Word2Vec 或 GloVe 不同，ELMo 得到的 Embedding 是有上下文信息的

具体来说，给定一个长度为 N 的句子，假设为，语言模型会计算给定的条件下出现的概率：

传统的 N-gram 模型不能考虑很长的历史，因此现在的主流是使用多层双向 LSTM 。在时刻，LSTM 的第层会输出一个隐状态，其中，是 LSTM 的层数。最上层是，对它进行 softmax 之后得到输出词的概率

类似的，我们可以用一个反向来计算概率：

通过这个 LSTM，我们可以得到。我们的损失函数是这两个 LSTM 的加和 :

这两个 LSTM 有各自的参数和，而 Word Embedding 参数和 Softmax 参数是共享的

为了用于下游（DownStream）的特定任务，我们会把不同层的隐状态组合起来，具体组合的参数是根据不同的特定任务学习出来的，公式如下：

GPT 得到的语言模型参数不是固定的，它会根据特定的任务进行调整（通常是微调），这样的到的句子表示能更好的适配特定任务。它的思想也很简单，使用单向 Transformer 学习一个语言模型，对句子进行无监督的 Embedding，然后根据具体任务对 Transformer 的参数进行微调。GPT 与 ELMo 有两个主要的区别：

这里解释一下上面提到的单向 Transformer 。在 Transformer 的文章中，提到了 Encoder 与 Decoder 使用的 Transformer Block 是不同的。在 Decoder Block 中，使用了 Masked Self-Attention ，即句子中的每个词都只能对包括自己在内的前面所有词进行 Attention ，这就是单向 Transformer。GPT 使用的 Transformer 结构就是将 Encoder 中的 Self-Attention 替换成了 Masked Self-Attention ，具体结构如下图所示

训练的过程也非常简单，就是将 n 个词的词嵌入 ( ) 加上位置嵌入 ( )，然后输入到 Transformer 中，n 个输出分别预测该位置的下一个词这里的位置编码没有使用传统 Transformer 固定编码的方式，而是动态学习的

Pretraining 之后，我们还需要针对特定任务进行 Fine-Tuning。假设监督数据集合的输入是一个词序列，输出是一个分类的标签，比如情感分类任务

我们把输入 Transformer 模型，得到最上层最后一个时刻的输出，将其通过我们新增的一个 Softmax 层（参数为）进行分类，最后用 CrossEntropyLoss 计算损失，从而根据标准数据调整 Transformer 的参数以及 Softmax 的参数。这等价于最大似然估计：

正常来说，我们应该调整参数使得最大，但是为了提高训练速度和模型的泛化能力，我们使用 Multi-Task Learning，同时让它最大似然和

这里使用的还是之前语言模型的损失（似然），但是使用的数据不是前面无监督的数据，而是使用当前任务的数据，而且只使用其中的，而不需要标签

针对不同任务，需要简单修改下输入数据的格式，例如对于相似度计算或问答，输入是两个序列，为了能够使用 GPT，我们需要一些特殊的技巧把两个输入序列变成一个输入序列

ELMo 和 GPT 最大的问题就是传统的语言模型是单向的 —— 我们根据之前的历史来预测当前词。但是我们不能利用后面的信息。比如句子 The animal didn’t cross the street because it was too tired 。我们在编码 it 的语义的时候需要同时利用前后的信息，因为在这个句子中， it 可能指代 animal 也可能指代 street 。根据 tired ，我们推断它指代的是 animal 。但是如果把 tired 改成 wide ，那么 it 就是指代 street 了。传统的语言模型，都只能利用单方向的信息。比如前向的 RNN，在编码 it 的时候它看到了 animal 和 street ，但是它还没有看到 tired ，因此它不能确定 it 到底指代什么。如果是后向的 RNN，在编码的时候它看到了 tired ，但是它还根本没看到 animal ，因此它也不能知道指代的是 animal 。 Transformer 的 Self-Attention 理论上是可以同时关注到这两个词的，但是根据前面的介绍，为了使用 Transformer 学习语言模型，必须用 Mask 来让它看不到未来的信息，所以它也不能解决这个问题的

根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。（GPT,ELMO）GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO是做了两个方向（从左到右以及从右到左两个方向的语言模型），但是是分别有两个方向的自回归LM，然后把LSTM的两个方向的隐节点状态拼接到一起，来体现双向语言模型这个事情的。所以其实是两个自回归语言模型的拼接，本质上仍然是自回归语言模型。

自回归语言模型有优点有缺点，缺点是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息，当然，貌似ELMO这种双向都做，然后拼接看上去能够解决这个问题，因为融合模式过于简单，所以效果其实并不是太好。它的优点，其实跟下游NLP任务有关，比如生成类NLP任务，比如文本摘要，机器翻译等，在实际生成内容的时候，就是从左向右的，自回归语言模型天然匹配这个过程。而Bert这种DAE模式，在生成类NLP任务中，就面临训练过程和应用过程不一致的问题，导致生成类的NLP任务到目前为止都做不太好。

自回归语言模型只能根据上文预测下一个单词，或者反过来，只能根据下文预测前面一个单词。相比而言，Bert通过在输入X中随机Mask掉一部分单词，然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被Mask掉的单词，如果你对Denoising Autoencoder比较熟悉的话，会看出，这确实是典型的DAE的思路。那些被Mask掉的单词就是在输入侧加入的所谓噪音。类似Bert这种预训练模式，被称为DAE LM。

这种DAE LM的优缺点正好和自回归LM反过来，它能比较自然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文，这是好处。缺点是啥呢？主要在输入侧引入[Mask]标记，导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致的问题，因为Fine-tuning阶段是看不到[Mask]标记的。DAE吗，就要引入噪音，[Mask] 标记就是引入噪音的手段，这个正常。

XLNet的出发点就是：能否融合自回归LM和DAE LM两者的优点。就是说如果站在自回归LM的角度，如何引入和双向语言模型等价的效果；如果站在DAE LM的角度看，它本身是融入双向语言模型的，如何抛掉表面的那个[Mask]标记，让预训练和Fine-tuning保持一致。当然，XLNet还讲到了一个Bert被Mask单词之间相互独立的问题。

bert为什么加不加crf都行，加crf好处在哪？加crf：相当于是显式地去捕捉标签之间的依赖关系。但是为什么很多人说bert和bert+crf效果差不多，我觉得bert能够表达的语义空间足够丰富，去捕捉到标签之间的依赖关系。也有人说bert+crf还是会好一些，我认为可能是数据集相关特性的关系，或者调参等等原因。 >BiLSTM+CRF 多了一层BERT初始化word embedding，比随机初始化肯定要好，这个就不多解释了。 >BERT+CRF 首先BERT使用的是transformer，而transformer是基于self-attention的，也就是在计算的过程当中是弱化了位置信息的（仅靠position embedding来告诉模型输入token的位置信息），而在序列标注任务当中位置信息是很有必要的，甚至方向信息也很有必要（我记得复旦大学去年的一篇NER论文TENER当中有提到过这一点，感兴趣可以直接知乎搜TENER），所以我们需要用LSTM习得观测序列上的依赖关系，最后再用CRF习得状态序列的关系并得到答案，如果直接用CRF的话，模型在观测序列上学习力就会下降，从而导致效果不好。（纯属个人见解）

离开深度学习瞎折腾了一段时间后，我终于又回来了。

于是赶紧回顾了下18年之后NLP的发展，基本就是将迁移学习更广泛的用于NLP领域，以及把17年年底的《Attention is all you need》里的思想给发扬光大了，ELMO弥补了传统word2vec多义词表示的不足，GPT使用更强大的特征提取器Transformer取代LSTM，Bert使用双向Transformer进一步改进了GPT成为这两年发展的集大成者。

从Bert模型所带来的NLP界里程碑式的影响和所取得的成就来看，无疑Bert将会是未来两三年NLP应用发展的基石，于是有必要仔细的看看其模型的结构，数据是如何流动的，训练的和测试的。

不得不说现在的学习环境相对几年前好太多了，本文主要参考了以下几篇文章,然后加了点自己的理解：

Dissecting BERT Part 1: The Encoder

The Illustrated Transformer

Dissecting BERT Appendix: The Decoder

它的总体框架同lstm时代的MNT或者是attention is all you need中的 transformer 一样的 encoder-decoder 结构：

我们先来介绍一下Encoder部分。

为了理解这个架构，我们使用一个简单的具体的例子，来看一下输入的数据是怎么通过 encoder 一步一步变化让后到输出的。

bert的词嵌入由三个嵌入token embedding、segment embedding,和position embedding叠加而成。

这个过程跟以往的RNNs没什么区别，比如给定一个句子:

第一步是先将其标记化：

然后是数字化，将每个标记映射到语料词汇表中的唯一整数编号：

接下来就是得到序列中每个词的词嵌入，也就是将整数映射到一个维的向量，这个向量是模型在训练时学习的，你可以将其视为一个查表的过程，这些向量的元素作为模型的参数，像其他权重一样通过反向传播进行了优化。

在论文中是使用WordPiece tokenization 来将英文单词转换成768（）维的向量,转化的过程类似这样：

把每个词的向量放到一起，就得到了一个句子长度x向量维度 ( ) 尺寸的矩阵 Z :

说明一点，我们通常使用填充的方式来让输入序列具有相同的长度，比如通过添加"" 标记来增加某些序列的长度，还是前面的例子，填充后可能变为：

如果设定设定为9，那我们就把句子从5填充到了9。

但是，上面的embedding并没有包含词的位置信息。于是，我们的目标是能够根据词在句子中的位置适当调整这个向量，使它带上位置信息。

作者选择的方法是使用预定的（非学习的）正余弦函数将之间的数字加到前面的embedding中，即通过正余弦函数将位置表示为彼此的线性组合，从而实现网络学习中标记位置之间的相对关系。在Token embedding 获得的矩阵的基础上加上位置矩阵。

数学上，用表示序列中标记的位置，用表示token embedding特征向量中的位置：

具体来说，对于给定的句子 ,其位置嵌入矩阵为：

作者解释说，使用这种确定性方法的结果和学习位置表示（就像我们对词嵌入那样）的结果差不多，因此这样反而会有一些优势：

因此，添加了位置信息之后的矩阵是:

它是第一个encoder块的输入，尺寸是

共有N个编码器块连接在一起直到生成编码器的输出，特定的块负责查找输入表示之间的关系并将编码在其输出中。

直观地，通过这些块的迭代过程将帮助神经网络捕获输入序列中的词之间的更加复杂的关系，你可以把它理解成一个整体用来捕捉输入序列的语义。

encoder中使用Transformer的多头注意力机制，这意味着它将计算份不同权重矩阵的自注意力，然后将结果连接在一起。

这些并行注意力计算的结果称之为Head,我们用下标来表示一个特定的head和相关的权重矩阵。

如上图所示，一旦计算了所有head，它们将被连接起来，得到一个尺寸为的矩阵，然后将它乘以一个尺寸为的权重矩阵进行线性变换，就得到了一个尺寸为的最终结果，用数学公式表示就是：

其中的通过乘以相应权重矩阵获得，我们通过一个简单的例子来可视化的看一下这个过程。

这图描绘了输入标记通过 token embedding 和 positional encoding ，再输入到Encoder：

接下来，我们再来看下Encoder中的操作过程，先看一下单头的self-attention：

上图描绘了一个Head的是怎么来的,其中的的尺寸是 , 因为Q和K需要计算相似性，所以维度应当是相同的，的尺寸是 , 的维度可以相同也可以不同,在论文中 .

所谓的自注意力，就是与的点积进行的缩放之后通过softmax获得一个概率权重，然后用这些权重分别乘以各自的即可：

为了加深理解，我们选择其中一个头，通过图形继续可视化的看一下这个变化过程：

然后计算self-attention，

多头的话就是同时有多个上述计算过程在进行：

假设我们有8个Head,那么我们就获得8个 :

但是，显然前馈层只需要一个矩阵 ,怎么处理呢？类似多卷积核的处理，把这8个矩阵连起来，乘以一个权重矩阵压缩到一个矩阵。

为了有一个更加全面直观的认识，我们把上面整个过程放到一个图里，

显然，第二个encoder块是不需要embedding过程的，只要把第一个encoder块的输出作为输入即可。

经过上面的介绍，你应该对这个过程已经有了足够的了解，但是，为什么可以利用向量点积来计算注意力概率呢？

于是让我们进一步深入来了解其中的原理。

这个结构体系的关键在于：

也就是每个词的q向量与每个词的k向量的点积，套用点积公式：

这意味着和的方向越相似，长度越大，点积就越大。词与此之间关联越大，对于理解这个词时得到的关注越大，跟我们的本意是相同的。

我们再看一下最开头的结构示意图，每个encoder块在Multi-Head Attention之后经过一个 Add & Norm层才进入下一个块。于是我们来看一下这一层做了些什么。

Add 实际就是一个残差连接，将输出加上输入，这个在每一块的self-attenton以及FFN之后都会有，然后跟随一个Layer Norm 。

Norm 是一个Layer Normlization，将正则化，就是把它缩放到一个均值为0方差为1的域里。因为

不过一般在这一层之前，就会有一个dropout层。

每个encoder块都由 mulit-head atteion add & Norm feed forword network add & Norm 这样一个过程，下面来介绍一下这个Feed-Forward Network。

这是一个全连接层，包含两个线性变化和一个非线性函数（实际一般就是ReLu），

对于输入的 (尺寸为 ) ,通过权重矩阵 (尺寸为 )和偏置线性变换到隐藏层 (尺寸为 ) ,然后**ReLu **激活，记下来再用权重矩阵 (尺寸为 ) 和偏置的线性变换到输出层(尺寸为 ) ,表示成数学公式就是:

在最后一个encoder块输出之后连接到decoder。

Decoder和Encoder的结构是类似的，但是因为可视信息的不同，又有所差别。

Transformer解决的是翻译的问题，将一个句子翻译成另一种语言，我们希望模型能够捕捉到输入句子中词之间的关系，并且将输入句子中包含的信息与每一步已翻译的内容结合起来。继续上面的例子，我们的目标是把一个句子从英文翻译为西班牙文，这是我们获得的序列标记:

我们同之前一样来看看输入到输出数据是如何流动的。

这是我们的解码器的输入标记：

然后这是解码器的期望输出：

但是，这里存在一个问题，比如输入这边我们已经看到了'como' 的后面是'estas'，然后再用它来预测'estas' ，这显然是不合理的，因为模型在测试的时候是看不到后面的词的。

因此，我们需要修改注意力层，防止模型可以看到预测词右边的信息，与此同时，它能利用已经预测的词，即左边的信息。

继续上面的例子，我们将输入标记转换成矩阵的形式，并添加位置信息：

和encoder一样，decoder块的输出也将是大小为的矩阵，在逐行线性变换+softmax激活后，将生成一个举证，其中每行的最大元素表示下一个单词。也就是说，分配"" 的行负责预测“Hola”，分配"Hola"的行负责预测"," ...以此类推。比如，为了预测"estas"，我们将允许该行直接和下图中绿色区域互动，而不能和红色区域互动：

但是，在我们使用多头注意力机制的时候，所有的行都会产生交互，因此需要在输入的时候添加遮罩，这个遮罩会在注意力计算之后进行：

这是 self-attention 的计算结果：

然后我们在此基础上添加遮掩，就是把矩阵上三角的位置全部设置为：

于是，在进行softmax激活之后，矩阵就变成了：

恰好达到了我们的要求，那些需要在训练时忽略的右侧的词的注意力全部变成了0。

当将这个注意力矩阵与相乘时，预测的词就是模型可以访问元素右边的元素。注意，这里的多头注意力输出将是维的，因为它的序列长度是。

这个就是 Decoder 从 target序列的输入，并经过 Masked Multi-Head Attention 的一个变化得到了，decoder的还有一部分输入来自于源语句经过 Encoder 的最终输出 (尺寸是 )。

接下来，就是与encoder一样的 Multi-Head Attention Add and Layer Norm -> FFN 的过程。

只不过，现在的来自于 ,而来自于 :

计算每个query相对于key的注意力之后，得到的是一个的矩阵，继续咱们的例子，比如注意力矩阵为：

如上图所见，这个注意力是当前Decoder输入与Encoder输出的每个词之间的注意力，咱们用这个矩阵再乘以 ,就得到了一个的矩阵，每一行代表了源语句相对于当前输入词汇的特征：

h个Head连接起来，尺寸变为 ,它通过的权重矩阵线性变换到一个的输出。

这在多个Decoder之后，最后输出的矩阵通过乘以权重矩阵 ( ) 进行线性变换，变换之后再对每一行的向量softmax, 其中选择值最大位置对应词表索引的词就是预测的词。

损失的话只需要用预测的每个词向量与真实的词的one-hot词表示计算交叉熵即可。

论文查重查重

首先打开PaperFree论文查重官网,微信扫码一键登录输入题目和作者再进行提交论文查重。

检测时间：一般情况3~30分钟，毕业季的高峰时段30~60分钟；

数据库范围：学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）；

检测范围：涵盖所有中英文类别，包括哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等。

论文查重的内容，包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果，以及各种表格等。只要这些部分出现在论文的正文中，这些部分都会被查重。在论文查重时，查重系统会自动识别段落的格式，例如引用的参考文献格式，只要参考文献格式设置正确，查重系统就会自动识别参考文献格式，从而不计算到论文重复率之中。论文查重是通过分层处理的，根据论文的篇章、段落、句子等分别创建指纹，然后将分层的部分通过连续13个字符类似的查重原理对分层内容进行重复率计算，每一个部分查重完毕后都会写入到论文检测报告中，最后经过查重系统一系列的查重后，系统会根据每一个部分的查重率计算出论文的总重复率以及总引用率等信息，并写入最终查重报告中，方便用户阅览查重信息。论文查重时，标识出来的黄色的文字代表着是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。查重系统软件反复率是有阈值的，阈值大约是5%，超出这一阈值，论文就会被查重系统判定为不合格。

工具／原料：

oppo真我q2、安卓、WPS Office最新版本。

1、首先打开WPS Office，点击右下角应用，如图。

2、接着点击论文查重。

3、其次点击选择文档，如下。

4、选择你要查重的论文，如图所示。

5、点击开始查重，就可以啦。

论文查重找到一个靠谱的查重软件最重要，可以根据需求选择自己需要的查重系统，定稿了一般是选择和学校一样的查重系统，初稿用一些免费的查重软件！

首先要明白，论文查重的目的是查出抄袭内容，进行修改论文，论文降重更重要。所有可以分成两步进行，论文查重，然后是论文降重。

一、论文查重方法

Paperbye目前分两个版本，一个是标准版(不限制篇数免费版)，一个是旗舰版（收费版），标准版8个比对数据库，旗舰版12比对数据库。

使用方法如下：

第一步，打开paperbye官网（）登录

第二步，登录成功后，初稿选择免费标准版本，或旗舰版，上传需要查重的论文；

第三步，提交成功后，点击“查看检测报告”即可；

第四步，如果需要进行论文在线改重或机器降重，可以在查看报告列表查看

根据自己需求，在线改重，如果报告比例较高，自己进行修改的话，可以在报告里一边修改一边查重，及时反馈修改结果；机器改重，就是软件辅助自动修改文章降重，可以辅助自己提供论文修改效率。

二、人工降重方法:

1、变换表达。先理解原句的意思，用自己的话复述一遍。

2、词语替换，在变换表达方式的基础上结合同义词替换，效果更好。

3、变换句式，通过拆分合并语句的方式进行修改，把长句变短句，短句变长句。

4、图片法，针对专业性太强不好修改的语句或段落（比如计算机代码，法律条款，原理理论等），可以适当把文字写在图片上展现，但是这种方法不宜用的太多。知网查重系统不太合适，可以识别图片，公式，表格，其他查重系统可以适当使用。

5、翻译法，用百度翻译或谷歌翻译，中文翻译成英文，英文翻译成日语或其他语种，再从日语翻译成中文，这种看似不错，还得需要人工润色，感觉效果还是鸡肋，适当用用也无妨。

论文查重免查重

论文免费查重软件有知网、维普、万方、paperpass、 paperfree等。

由于市场上各种论文相似度检测系统良莠不齐，且部分个人检测网站存在着弄虚作假为学生提供虚假论文检测结果的情况，导致市场混乱，这种情况必须加以控制。事实上，国内权威论文检测机构只有以下唯一三家：Gocheck维普/知网CNKI/万方，备案查询即可得知。

学术不端检测系统的初衷其实是很好的，在一定程度上能够对即将踏入中国科研界的硕士研究生们一个警示作用：杜绝抄袭，踏实学问。但正所谓“世界万物，有矛就有盾”的哲学观，中国知网的这个“学术不端检测系统”并不是完善的。

原因有二，其一是图文识别技术还不够先进；其二是机器识别还达不到在含义识别上的智能化，但是Gocheck论文检测专家已经实现了对语义的识别。求索阁一贯的观点就是“战略上蔑视，战术上重视”和“知己知彼百战百胜”。要破敌，必先知敌；要过学术检测这一关，当然必先了解这一关的玄机。

知网介绍：

知网是指中国国家知识基础设施（China National Knowledge Infrastructure，CNKI），创建于1999年6月，是在教育部、中共中央宣传部、科技部、国家新闻出版广电总局、国家计委的支持下，由清华大学和清华同方发起，以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的知识信息化建设项目。

该项目建设及其产业化运作机制，为全社会知识资源的高效共享提供了丰富的知识信息资源，有效的知识传播与数字化学习平台；为知识资源生产出版部门创造互联网出版发行的市场环境与商业机制，对促进教育、科技、文化、出版等事业和文化创意产业发展提供了大有作为的信息网络空间。

Paperbye论文查重系统标准版每天免费查重不限篇数和字数，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。

具体看看有哪些实用功能：

1、机器人智能改重

Paperbye改重是机器人自动修改查重报告里相似的文字内容，自动修改就是论文查重完成后，系统自动把相似内容通过深度学习的数据内容进行替换修改，达到自动降低文章相似率的目的。一篇几万字的文章，10秒内容可以修改完成，这个修改效率是任何人工都无法比拟的，修改文章效率高是机器人修改的独特优势。机器人修改的语句并不是简单的替换关键词和调换语序，主要原理是通过深度学习大量数据后把语义相似的句子进行替换。

2、免费在线改重

在线改重功能是机器人改重功能的延伸和完善，机器改重功能并不是非常完美，就像我们现在的语音识别系统，语音输入并不是100%的完美识别，用手机语音输入文字大家应该有体会。对于机器人修改的语句并不是每句都修改的很完美的，遇到一些专业性比较强的术语修改的会有些牵强，但是不用担心，可以在免费改重工具编辑器里自主修改，通过人工修改相结合达到完美降重效果。

3、同步查重功能

这个功能根据“赫洛克效应”的及时反馈的心理原理，在修改论文的过程中，修改一句话，通过paperbye的“同步查重”功能，马上就可以看到修改效果，达到及时反馈，并且及时检验了修改的方法技巧，使继续修改的信心大增，可以大大提高修改论文的质量和效率。传统的论文查重方式的是你必须把全文或片段改完，重新提交论文到查重系统里重新检测才能知道结果，这种方式无论从流程，还是查重后修改，都比较繁琐，更重的是如果通过修改查重后的相似比例降下来不理想，给人的感觉比较身心疲惫，没有愉悦感，对修改论文极度厌恶。Paperbye论文查重系统解决了这个问题，算是颠覆传统，开创先河，让论文降重不再痛苦。

PaperFree

PaperFree是中英文及多语种论文相似度检测系统，特色机器人降重、在线改重功能，可以实现自动降低文章相似比例，并且在同一界面上一边修改一边检测，即时反馈查重结果，使用户体验、查重效率翻倍。PaperFree为用户人性化地完美实现了“首次免费论文检测―高效在线改重―智能机器人降重―全面再次论文检测―顺利通过论文检测“的整个全过程。

PaperPass

PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，已经发展成为一个中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。

PaperTime

PaperTime是在“教育大数据联盟平台”的基础上，优先获取教育数据资源，采用多级指纹对比技术及深度语义识别技术，实现“实时查重、在线修改、同步降重”一步到位。

cnkitime

cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。

PaperDay

PaperDay系统支持中英文及多语种论文检测，整合了智能降重、论文排版、论文纠错为一体，大大提高论文写作效率，是检测文章原创性、课程论文、学术论文、毕业学位论文等学术不端行为自律查重工具。

论文免费查重的方法如下：

一、免费论文查重网站

1、万方数据本科版（25元/万字符）

链接：

适用：本科论文、专科论文、小论文查重。

2、Gocheck系统

链接：