文本相似度算法
1. 余弦相似度算法
余弦相似度是最常用的文本相似度计算方法之一。它通过计算两个文本向量之间的夹角余弦值来衡量相似度，值越接近1表示越相似。该算法将文本转换为向量空间模型，通过TF-IDF等方法计算词频权重。
2. Jaccard相似度算法
Jaccard相似度通过计算两个集合的交集与并集之比来衡量相似性。在文本查重中，将文本转换为词集合，计算共同词汇的比例。这种方法简单高效，适合短文本的相似度检测。
3. 编辑距离算法
编辑距离（Levenshtein距离）衡量两个字符串之间的差异程度，通过计算将一个字符串转换为另一个所需的最少编辑操作（插入、删除、替换）次数。距离越小，相似度越高。
语义分析算法
1. 词向量嵌入算法
Word2Vec、GloVe等词向量算法将词语映射到高维向量空间，使得语义相近的词在向量空间中距离较近。通过计算文本中词向量的平均值或加权平均，可以得到文本的语义表示。
2. 主题模型算法
LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题模型算法通过分析文本中的词语共现模式，发现文本的潜在主题结构。这种算法能够识别语义相似但用词不同的文本内容。
机器学习算法
1. 支持向量机（SVM）
SVM通过构建最优分类超平面来区分相似和不相似的文本对。在查重系统中，SVM可以学习大量已标注的相似/不相似文本对，建立分类模型用于新文本的相似度判断。
2. 随机森林算法
随机森林通过构建多个决策树并综合其结果来提高分类准确性。在文本查重中，它可以处理多种文本特征（如词汇重叠、句法结构、语义相似度等），综合判断文本相似度。
深度学习算法
1. BERT等预训练模型
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等预训练语言模型通过双向Transformer架构学习文本的深层语义表示。这些模型能够理解上下文关系，准确识别语义相似的文本。
2. Siamese神经网络
Siamese网络使用两个相同的神经网络分别处理两个文本，通过对比学习训练网络判断文本相似度。这种架构特别适合文本相似度任务，能够学习到有效的文本表示。
小发猫降AIGC工具使用指南
随着AI生成内容的普及，如何降低AIGC特征成为论文写作的重要需求。小发猫降AIGC工具专门针对AI生成文本进行优化，有效降低被识别为AI生成内容的概率。
将需要处理的AI生成文本复制粘贴到小发猫工具中，或直接上传文档文件。支持多种格式，包括TXT、DOC、DOCX等。
根据需求选择处理强度（轻度、中度、重度），设置语言风格（学术、通俗、专业等），并选择是否保留原文结构。
小发猫采用先进的自然语言处理技术，通过同义词替换、句式重构、段落重组等方式，在保持原意的基础上改变文本表达方式。
处理完成后，系统会显示修改前后的对比，用户可以进行手动微调，确保文本质量和学术规范性。
小发猫提供内置的AIGC检测功能，可以实时评估处理后的文本被识别为AI生成的概率，确保达到理想效果。
提示：使用小发猫降AIGC工具时，建议保持学术诚信，仅在合理范围内优化文本表达，确保内容的原创性和学术价值。