Академия перефразирования и рерайта - КонтрПлагиат уже писала о интересных результатах работы новой модели перефразирования «ТОРНАДО», которая умудряется выдавать 99 % уникальности текста, что подтверждается:
- как нашей системой локальной проверки, см. подробней здесь ...
- так и результатом полной проверки в антиплагиат ВУЗ, см. подробнее здесь ...
Любое перефразирование, глубокий рерайт, это путь в «гору», который требует затрат времени. Справедливо задаться вопросом, как обойти «гору»?
Мы уже писали, что повышение уникальности текстов, путем перефразирования мест плагиата – не эффективно, т.к. в результате проверки, плагиатом будут отмечены куски текста, которые, по результатам предыдущей проверки, плагиатом не являлись. Поэтому эффективно перефразировать весь текст - статистически доказано, такой подход дает лучший результат повышения уникальности.
Маркер скорости проверки, данный показатель обусловлен скоростью проверки, здесь также статистически доказано, что файлы работ проверяются с разным временем. Если файл проверился быстро – то он анализировался не по всей базе антиплагиат, имеющей миллиарды документов, а по ближайшим по времени поступления версиям проверок. Если файл проверяется, относительно долго, то это проверка, осуществляемая по всей базе.
Гипотеза: антиплагиат проверяет каждую новую версию файла по отношению к предыдущей версии
Другими словами, полной проверке, по всей базе подвергается новый файл, если студент правит работу и отправляет ее на проверку еще раз, то этот вариант не проверяется по всей базе, он проверяется по отношению к предыдущей версии проверки.
Таким подходом антиплагиат убивает трех зайцев:
- первое – экономятся вычислительные ресурсы сервиса, которые, как правило перегружены;
- второе – достигается цель, заставить студента переписать работу целиком;
- при этом антиплагиат хорошо зарабатывает на платных проверках.
Иначе как объяснить феномен появления при каждой последующей проверке плагиата в местах, которые при предыдущей проверки считались оригинальными.
Ход эксперимента
В ходе эксперимента нами подготовлены и проверены в антиплагиат ВУЗ файлы:
- версия работы 1;
- версия работы 2..
Версия 1 – рерайт версии работы 2, спустя 1 год.
Версия 2 – Источник прошлого года, с низкой уникальностью
Результаты эксперимента
Проверка версии 1 показала, что файл, после перефразирования прошлого года и достижения нужного процента уникальности попал в базу антиплагиата, поэтому проверка этой же версии работы, спустя год показала нулевой процент уникальности.
Версия 1, после проверки в антиплагиат, стала последней версией документа в базе. Проверим версию 2, источник прошлого года, имевший низкую уникальность, при этом текст скопируем в файл версии 1, затерев предыдущий текст и сохраним документ с этим же именем файла.
Как показала проверка, наблюдается резкий рост показателя цитирования, он вырос в 2 раза и составил 52%, уникальность выросла в 10 раз.
Обсуждение результатов эксперимента
Практическое значение эксперимента заключено в следующем, мы получили прирост уникальности текста в 10 раз и прост цитирования в 2 раза, данные показатели позволяют реализовать следующий алгоритм обхода антиплагиат ВУЗ:
- сделать рерайт источника (версия 1) с низким качеством текста (версия 2) , проверить версию 2 в антиплагиат, таким образом мы помещаем в базу последнюю версию работы (версия 2);
- проверить в антиплагиат текст источника (версия 1), имея одинаковое имя файла и атрибуты данный файл будет проверен по отношению к предыдущей версии 2.
Данный подход, применяемый в НейроРерайте, позволяет сэкономить время на вычитывании работы после нейрорерайта, получить рост показателя уникальности и цитирования в тексте, который является источником, с низкой уникальностью.