一、语义保持与文本重构的平衡逻辑

论文机器降重需在“去重复”与“保原意”之间实现平衡，其核心技术包含三级处理机制：

1、同义词替换引擎

基于预训练词向量库（如Word2Vec、GloVe），计算词汇间语义相似度：

（1）高匹配词：

直接替换（如“促进→驱动”“显著→明显”）；

（2）低匹配词：

触发上下文分析，避免歧义（如“细胞”在生物学与计算机领域的不同含义）。

（3）案例：

原文“政策显著促进经济增长”→降重后“调控措施明显驱动GDP提升”。

2、句式重构模型

通过依存句法分析解构原句逻辑，生成多种表达变体：

（1）主动态→被动态转换

（如“研究发现A导致B”→“B被证实与A存在关联”）；

（2）长句拆分

（如将复合句拆分为“因果链+补充说明”结构）。

3、上下文连贯性优化

基于Transformer的Attention机制，计算段落内句子关联权重：

原文段落：  

1. 碳排放导致气候变化 → 权重0.35  

2. 气候变化加剧自然灾害 → 权重0.303. 需制定碳减排政策 → 权重0.25  

对高权重句子优先保留核心逻辑，对低权重内容进行删减或补充细节。

三、技术边界与人工协同策略

1、AI局限性应对方案

（1）公式与代码保护：

将数学公式转为LaTeX代码，程序代码添加注释说明，避免被误修改；

（2）创新观点锁定：

对论文核心结论（如新模型、独家数据）手动标记为“保护区域”，禁止AI干预。

2、人机协同操作指南

（1）一级修改（AI主导）：

处理连续字符重复（如红色高亮段落），快速降低查重率；

（2）二级修改（人工介入）：

对语义关联内容（黄色预警）补充差异化案例或数据：

（3）原句：

“机器学习需要大量训练数据。”

（4）优化：

“监督学习模型在样本量＞10^4时准确率趋于稳定（本实验采用n=12,300组数据）。”

3、效果验证方法

使用“语义通顺度检测”功能评估改写后文本的学术规范性；

对同一段落进行三次降重生成A/B/C版本，人工选择最优方案。