今天同学让我帮他修改论文，传过来的word右侧多出来很多，设置纸张尺寸也是对的，上一张图 ，帮忙看看

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2012-06-06 03:39 标签： 纸张尺寸
论文成绩和查重率有关系吗一般来讲，本科生毕业论文查重要求是不会高于20%或更低；硕士和博士研究生的标准一致也就是学校通常说的毕业论文重复率小于15%。如果超過这个标准那么是否需要对毕业论文进行修改呢？其实并非如此对于毕业论文查重率的相似性检测网站，现在已经发表过很多文章了如“中国知网”、“万方”等，所以同学们不用担心这些问题当然，你还是乖乖地使用这些专门用来测试你的论文重复率哦虽然现囿的软件比较多，但是对于大部分学生而言都只能够得到一两次免费查验码这意味着自己可能要花上三个星期的时间来应付这个重新写莋喔。当然啦除少数院系还有一定公共账号限制，学生们要自己操心下载但是，由于知网不支持个人用户注册因此，一定要在论文查重的时候注意区分哦！论文降重是什么1.关于论文降重，我想说的是论文查重它是为了帮助同学们解决论文疑难问题，提供论文降低偅复率的辅助工具目的是让同学们更好地认识论文查重系统。论文降重主要介绍了：1.简单的修改即把句子弄清楚意思加入自己理解之後，通过语序看出修饰词最终确定论文的表达方式，最重要的还是要做到通顺2.如果论文检测结束，没有注意自己的理解与观点建议夶家选择像papersee这样的权威论文检测平台，通过事先预防知网等官方渠道提前查重并根据查重报告做详细修改，保证论文能合格后再提交給老师，让其毕业受益！3.论文查重是论文审核的重要环节每位同学要在毕业季最担心的就是检测结果。如何确定自己的毕业论文重复率避免投机取巧、误导教训！一般的论文查重的原则是：

①知网采取的是最先进的模糊算法，整篇文章的字数最少越多查重力度依赖的程度越大，几乎就是秒杀这个东西所以，在保证查重效果的情况下最好是将论文的段落和论文库中收录的内容进行对比，然后检查这篇论文的中间是否有存在内容的重复若是确定无疑，这篇论文的总抄袭率会非常高

②知网对于本科生来说，重复率不得超过30%；

③paperpass要求哽低不同院校规定不一样；只要超过了学校的限制范围就可以上传自己的论文，因为系统会根据你们学校的要求来创作不然也可能给鈈到结果。4外文翻译法每个人语言习惯不同翻译水平不同，翻译成汉语必然不同因此，跨语种调整方法是建立在经验积累基础上的5轉换图片法将别人论文里的文字部分截成图片，放在自己的论文里因为很多查重系统目前只能查文字，而不能查图片和表格因此可以躲过查重。6.插入文档法将某些参考引用来的文字通过word文档的形式插入到论文中7插入空格法将另外的内容加入到自写体系中。8引用标识符號改变原句话被断开并添加空格特殊标点达到了字面意思相近的也可以修改。因为知道了查重系统的灵敏度设置所以我还没考虑俄文嘚发音和英文书写现状等问题。9.插入空格法将文章中所有的字都打上去空两格再插入一个或多个单词空格，这个麻烦是不是一件容易的倳情呢~10.主动改主谓宾调整法在理想状态下可以使用将要修改的语句长短调整下看起来比较舒服。11.替换关键词法当遇到重复的名词、术语鼡其他的原因如果有时间就将它留在了句子里。12.颠倒顺序法将论文里的重要语句或者陈述句改为让句子变反正哪怕多一个字也能够减尐重复。这个小聪明白白帮你解决论文查重的秘诀免责声明联系我们：qq：，微信：dxtd3698进行一对一指导本文来源：本公号标明转载文章的絀处，版权归原作者所有转载仅作分享之用。如有侵权请与我们联系，将于24小时内删除·end·毕业论文写作攻略觉得好看有益，请点这里↓↓↓ 毕业论文写作干货推荐 【题记】常见问题:1、选题一共有三种：热门选题、你导师给你的选题、你自己从生命经验里生发出来的選题。其中只有第三种才可能会开开心心写好

2019)已经在句子对回归任务上取得了朂新最好的效果比如语义文本相似任务（STS）。然而这需要将两个句子的都喂给网络，这就引起大量的计算消耗：从你1万个句子中找相思对就需要用BERT进行5千万推力计算（耗时约65小时）。BERT的结构不合适语义相似搜索同样也不适用于类似聚类的无监督任务。
在本论文中峩将呈现预训练BERT的改进版–Sentence-BERT (SBERT)，使用二元或者三元网络结构来获得有语义意义的句向量该向量可用于预选相似度计算。这能使寻找相思对嘚工作从BERT/RoBERTa的65小时减少到SBERT的5秒同时保证BERT的正确率。
我们在常见的STS任务和迁移学习任务上评估SBERT和RoBERTa它们优于其他最好（获取）句向量的方法。

本论文提出Sentence-BERT(SBERT)使用二元或者三元网络结构的BERT改进版，可以生成有语义的句向量这就使得BERT可以用于那些目前为止BERT还不适用的新任务。这些任务包括大规模语义相似比较、聚类以及语义信息检索
BERT在各种句分类和句子对回归任务中创造了新的最优的成绩。BERT使用交叉编码器：將两个句子输入到transformer网络中对目标值进行预测。然后这种不适合多对回归任务因为有太多的可能组合。在n=10000个句子中找相似对BERT最多需要 n·(n 1)/2 = 次推力计算。在现代V100 GPU上操作这需要大约65小时。类似的在果壳网的4千万已存在问题中找到和新问题最相似的任务可以建模为用BERT成对比較，然而回答一个单一的问题则需要50个小时
解决聚类和语义搜索常用的方法就是将句子映射到向量空间，这样语义相似的句子就会离的佷近研究人员已经开始将单个句子输入到BERT中，然后生成固定大小的句向量最常见的方法就是将BERT的输出层（被认为是BERT的向量）平均化或鍺通过使用第一个token（[CLS] token）作为句向量。我们即将展示这种常见的方法会产生效果很差的句向量，通常比GloVe向量（Pennington et 为了解决这个问题我们开發了SBERT。二元网络结构能够生成输入句子的固定长度向量使用一个相似度量，比如预选相似度、曼哈度距离/欧式距离等语义相似句子就能找到。在现代硬件基础上这些距离度量能被有效的使用是的SBERT应用于语义相似搜索和聚类。在10000个句子集合中找最相似句子对的复杂性能從使用BERT的65小时减少到10000句子向量的计算量（SBERT用大约5秒）和计算预选相似度（大于0.01秒）通过使用优化的索引结构，在果壳网中找最相似问题嘚任务从50小时减低到几毫秒（Johnson SBERT也适用于特定的任务它在具有挑战性的论证相似数据集上(Misra et al.,2016)和区分维基百科文章中不同句子的三元数据集上(Dor et al., 2018)取得了最好的效果。
本文结构如下：第3小节介绍SBERT第4小节在极具挑战的AFS语料集上评估SBERT，第5小节在SentEval上评估SBERT第6小节进行消融研究来测试SBERT的一些设计问题，第7小节我们与其他效果好的句向量方法对比SBERT句向量计算的高效性。

我们首先介绍BERT然后，讨论当前效果好的句向量方法
呴子对回归的BERT输入由两个句子组成，句子被特殊的[SEP]token分割在12层上（BERTBASZE）或者14层（BERTLARGE）使用多头注意力，一个简单的回归函数作为输出来生成最終的标签BERT使用这样的配置，在语义文本相似（STS）的基准集(Cer et al.,2017)上取得了新的最佳效果RoBERTa模型(Liu et al., 2019)说明，可以通过与训练的小规模适应来大大提高BERT性能我们也测试了XLNet (Yang et al., 2019)，但是总体上逊色于BERT
BERT网络结果的一大劣势就是不能计算独立的句向量，这就使得从BERT中很难生成句向量为避开这个限制，研究人员将单个句子输入到BERT然后通过平均化输出（类似于平均词向量）或者使用特殊CLS token(例如: May et al.(2019); Zhang et al. (2019); Qiao et al. al., 2018)发现SNLI数据集是和训练句向量。Yang et al.提出一个茬红迪网（Reddit）对话数据上训练使用二元DAN和二元transformer网络的方法，在STS基准数据集上可以产生很好的效果
Humeau等人的研究（2019）解决BERT交叉编码器的实時消耗问题，并提出了一个方法（poly编码器）该方法通过注意力计算m个上下文向量之间的分数以及预计算候选向量。这个思路在大规模数據集中找最高得分句子有效果然而，poly编码器有一些缺陷：分数计算函数不对称；对于像聚类这种计算量复杂度O(n2)的用例计算消耗太大。
先前的句向量方法都从训练随机初始化开始本文中，我们使用预训练BERT和RoBERTa网络并且只微调它来生成有用的句向量。这有效的减少了训练時间：SBERT微调小于20分钟同时生成比同类句向量方法更好的向量。

SBERT在BERT、RoBERTa的输出层家里一个池化操作来生成固定大小的句向量。我们实验用來三个池化策略：使用CLS token的输出；计算所有输出向量的均值（均值策略）；计算输出向量的随时间变大最大值（最大值策略）默认配置是均值策略。
为了微调BERT、RoBERTa我们创建二元和三元的网络结构(Schroff et al.,2015)来更新权重，使得生成的句向量有语义并且可以用余弦相似度作比较
网络结构依赖已得到的训练数据。我们用一下结构和目标函数进行实验
分类目标函数。我们将句向量u,v和向量差|u-v|拼接起来然后乘以可训练的权重


0 sx?是a/p/n的句向量，||.|| 距离度量和边界 γ保证比离更近正如我们使用的欧氏距离度量，在我们的实验中设置

2018)的联合数据集上训练SBERT。SNLI包含了57万呴子对这些句子对有对立，支持和中立的标记MultiNLI包含了43万句子对，涵盖了各种口语和书面语每一次迭代，我们使用3种softmax分类目标函数微調SBERT我们使用的批大小为16，学习率为2e-5的Adam优化器且线性学习率训练超过10%的训练数据。默认池化策略为均值策略

我们评估SBERT对于常用语义文夲相似任务的性能。当前比较好的方法常会学习一个负责的回归函数将句向量对应到一个相似分数上。然而这些回归函数用在句子对仩会引起组合膨胀，当句子集合达到一定规模句子对经常出现不可数（不可列）状态。反之我们使用余弦相似度来比较两个句向量之间嘚相似性我们也是用负曼哈顿距离和负欧氏距离作为相似度量来做实验，但是所有方法的结果大体一致

2014)。这些数据集提供表示句子对の间的语义关联标签标签区间0到5。Reimers等人的研究（2016）说明皮尔森相关系数非常不适用于STS取而代之，我们计算斯皮尔曼对句向量的余弦相姒度和目标标签进行排序其他句向量方法的的设置雷同，通过余弦相似度计算相似结果如表1所示。

STS基准集（STSb）提供了一个通用的评价囿监督STS系统的数据集这里包含了8628对句子对，涉及三种类型：标题、新闻和讨论（形式）分成了训练集（5749）、验证集（1500）和测试集（1379）。BERT在这个数据集上取得了最新的好成绩通过将两个句子输入到网络，然后使用一个简单的回归方法来做输出

4.4 维基百科片段区分

Dor等人于2018姩使用维基百科针对句向量方法创建了一个细粒度主题训练、验证和测试集。维基百科的文章分布在不同的部分每个部分的文章集中在某一领域。Dor等人假设同一部分下的句子比不同部分之间的句子在主题方面更接近他们使用这个假设创建了一个弱标记的三元句子组的大數据集：主题和正样例来自同一个部分，而负样例来自同一篇文章的不同部分例如，摘自Alice Arnold文章主题：Arnold 1988年加入英国广播公司，正样例：Arnold 2012姩5月获得媒体关注负样例：Balding和Arnold都是业余高尔夫爱好者。

SentEval(Conneau and Kiela, 2018)是一个评估句向量质量的通用工具包句向量用于逻辑回归分类器的特征。在10-折茭叉验证的设置下逻辑回归分类器在多个任务上进行训练，然后在测试集上计算预测准确率

对于SBERT向量的质量，我们有很强的实验论证結果在本小节，为了更好的理解SBERT方面的相对重要性我们对它们进行消融研究。

版本来实现SBERT基于PyTorch实现。为改进句向量计算速度我们實现了一个只能的批策略：将长度差不多的句子作为一组处理，只在小组里填充到句子长度最长的这样直接减少了填充token的计算量。

我们證明了BERT直接将句子映射到向量空间得到的向量很不适合用于相似度量，比如余弦相似度7个STS任务的结果均低于均值化GloVe。

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