[論文レビュー] Plagiarism: Taxonomy, Tools and Detection Techniques

Hussain Ahmed Chowdhury, Dhruba K. Bhattacharyya|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2018

Academic integrity and plagiarism参考文献 40被引用数 40

ひとこと要約

本論文は盗作の形態を調査し、検出ツールを調査し、機械学習アプローチを議論し、課題と研究方向性を強調します。

ABSTRACT

To detect plagiarism of any form, it is essential to have broad knowledge of its possible forms and classes, and existence of various tools and systems for its detection. Based on impact or severity of damages, plagiarism may occur in an article or in any production in a number of ways. This survey presents a taxonomy of various plagiarism forms and include discussion on each of these forms. Over the years, a good number tools and techniques have been introduced to detect plagiarism. This paper highlights few promising methods for plagiarism detection based on machine learning techniques. We analyse the pros and cons of these methods and finally we highlight a list of issues and research challenges related to this evolving research problem.

研究の動機と目的

• 盗作の形態とその影響について網羅的な分類体系を提供する。
• 盗作検出のための現存するツールとシステムを検討する。
• 検出に有望な機械学習技術を強調する。
• 検出手法の長所と短所を分析する。
• 盗作検出における未解決の課題と研究課題を特定する。

提案手法

• 盗作の形態の分類体系を作成し、それらの特徴と影響を論じる。
• 既存の盗作検出ツールとシステムを検討・批評する。
• 機械学習ベースの検出手法とそのトレードオフを強調・評価する。
• 異なる検出アプローチの利点と限界を分析する。
• この分野の研究課題と今後の方向性を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 盗作の形態と分類、およびそれらの典型的な被害は何か？
• RQ2 盗作検出のためのツールとシステムは何が存在し、それらはどのように比較されるか？
• RQ3 どの機械学習技術が盗作検出に有望で、それらの長所と短所は何か？
• RQ4 盗作検出における現在のギャップと研究課題は何か？

主な発見

• - 本論文は盗作の形態の分類体系を提示し、各形態を論じている。
• - 盗作検出に利用可能なツールとシステムを検討している。
• - 機械学習技術を有望なアプローチとして強調し、それらの長所と短所を分析している。
• - 盗作検出に関連する一連の問題と研究課題を特定している。
• - NACLIN 2016のProceedingsに基づき、進化する手法の総合を提供している。