論文資料庫比對分析查詢，再用相同詞義替換。仔細觀察你會發現他是有規律的，比如連續多少個字相同視為重複等等。但畢竟是機器人理解會有偏差所以也是需要更改的。

機器人降重是AI技術的運用之一，主要原理是事先對機器人進行海量文章的語義訓練，讓它自動識別需要替換的詞，接下來讓機器人進行自動修改替換詞語，以此達到降重的效果。需要注意的是，它只能進行簡單的單詞替換，替換的詞與原詞語義上是一樣的，但是放在句子當中是否合適，就要作者自己去琢磨了，所以機器人降重後，還需要自己把關，這樣才能保證自己文章的語言運用準確。

是在海量的資料基礎上，透過神經網路、人工智慧等技術訓練語料模型，讓機器學會用其他類似的詞或語句替換指定的語句，應用在論文上，達到降重的目的

機器人自動降重是指透過人工智慧機器演算法實現降低論文撰寫句式重複率高的問題。其背後的技術是人工智慧中的自然語言處理技術。

一篇論文可能有幾千到幾萬字，要實現降重同時又要保證論文的前後連貫和完整，機器首先會對整個論文進行字詞分解，對每個詞進行資料統計，高頻詞彙往往就會作為論文的關鍵詞，這些關鍵詞是不可以替換的，圍繞關鍵主語名詞會進行前後詞彙的分析，關鍵詞前後的修飾詞匯是可以替換的，機器會自動統計標記。

機器是不知道詞彙之間的相關性的，所以需要對詞彙進行編碼，相近的詞彙編碼會相近，也即編碼大小的差值會相對小，這樣就可以根據差值的大小進行詞彙的聚類。編碼和聚類應該是在一開始就人工做好的一個工具。現在處理的時候只需要用這個工具程式自動化的處理就可以了。

有了詞彙編碼聚類，就可以對詞與詞的關係進行語言理解分析，其包括詞法分析、語義分析和句法分析。這些分析過程可以用迴圈卷積網路等深度學習的方法進行有監督的學習和訓練。

前面已經有詞性的聚類了，所以我們有很多相近的詞彙，在不同的句子變換地使用詞彙，並把句子輸入到深度學習網路中進行句法檢驗或句子格式糾正，最後與現有的論文庫進行比對查重，這樣重複的檢驗查重，只至重複率低於設定期望值。

首先，我們首先說機器人降重，機器在進行降重的過程只是簡單地替換了論文中重複語句中的詞語。並且在進行替換的時候，只是考慮到哪個詞重複率，並沒有考慮放在該句中是否合適，上下邏輯通不通順，所以，此方法只適用於重複率非常高的論文，並且還需要人工降重進行輔助。其次，為了降低重複率，機它通常只會自動修改為具有高相似度的句子，因此在論文中具有較低相似性的句子可能是沒有被修改，因此還有可能會出現語句不通順等情況。

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機器降重是按照一定的規律給你進行修改，並不會像我們個人去寫的時候回考慮很多方面的因素。

所以，用機器修改的效果還是不太好，對純文科可能會有點用，但是你想單純靠這個完全降下來通常不太可能。因此，想要完成論文要麼自己一點點降，要不就是讓專業的人來幫你修改。

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給大家說一下人工降重的好處：

1. 通常情況下，人工降重不僅不會讓總字數變少，反而會多點，保證不改變原文原意，修改後會進行論文潤色，保證給到你手上是一篇完整且合格的論文。

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