[论文解读] A Survey of Plagiarism Detection Systems: Case of Use with English, French and Arabic Languages

Mehdi Abdelhamid, Faiçal Azouaou+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 10, 2022

Academic integrity and plagiarism被引用 4

一句话总结

本文全面综述了八种专为英语、法语和阿拉伯语文本设计的抄袭检测系统，评估其在纯文本抄袭、改写抄袭和跨语言抄袭方面的表现。文章分析了系统功能、可用性、技术架构和检测准确性，提供了对比评估，并构建了多语言语境下抄袭类型的详细分类体系。

ABSTRACT

In academia, plagiarism is certainly not an emerging concern, but it became of a greater magnitude with the popularisation of the Internet and the ease of access to a worldwide source of content, rendering human-only intervention insufficient. Despite that, plagiarism is far from being an unaddressed problem, as computer-assisted plagiarism detection is currently an active area of research that falls within the field of Information Retrieval (IR) and Natural Language Processing (NLP). Many software solutions emerged to help fulfil this task, and this paper presents an overview of plagiarism detection systems for use in Arabic, French, and English academic and educational settings. The comparison was held between eight systems and was performed with respect to their features, usability, technical aspects, as well as their performance in detecting three levels of obfuscation from different sources: verbatim, paraphrase, and cross-language plagiarism. An indepth examination of technical forms of plagiarism was also performed in the context of this study. In addition, a survey of plagiarism typologies and classifications proposed by different authors is provided.

研究动机与目标

• 评估现有抄袭检测系统在多语言学术环境中的有效性，特别是针对英语、法语和阿拉伯语。
• 识别当前系统在多语言支持和伪装抄袭检测方面的不足之处。
• 对三种主要语言的系统功能、可用性和技术实现进行对比分析。
• 在学术写作背景下，对各种抄袭形式（包括纯文本抄袭、改写抄袭和跨语言抄袭）进行分类与分析。

提出的方法

• 本研究采用标准化评估框架，对八种抄袭检测系统进行了对比分析。
• 系统依据语言支持、用户界面、索引方法和集成能力等功能进行评估。
• 性能在三种抄袭类型中进行衡量：纯文本抄袭、改写抄袭和跨语言抄袭。
• 分析包括对系统架构、索引技术和相似度计算方法的技术评估。
• 基于现有文献综合构建了抄袭类型的分类体系，以指导检测案例的分类。
• 调查结合了来自系统文档、学术出版物和技术规格的定性和定量数据。

实验结果

研究问题

• RQ1 在检测纯文本抄袭方面，抄袭检测系统在英语、法语和阿拉伯语中的表现如何？
• RQ2 在所调查的八种系统中，系统架构和功能集的关键差异是什么？
• RQ3 当前系统在多语言学术文本中检测改写抄袭和跨语言抄袭的有效性如何？
• RQ4 学术抄袭中最常见的伪装形式是什么，系统如何应对这些形式？
• RQ5 系统可用性和集成能力在不同教育和机构背景下有何差异？

主要发现

• 研究发现，大多数系统在三种语言中对纯文本抄袭的检测表现均较强。
• 改写抄袭检测仍是重大挑战，尤其在阿拉伯语和法语中，这主要由于语言复杂性和词形变化。
• 跨语言抄袭检测支持最弱，仅有少数系统提供可靠的多语言相似度计算。
• 系统可用性差异显著，部分平台提供直观界面，而其他系统则需技术专长才能部署。
• 集成先进的自然语言处理技术（如语义嵌入和神经机器翻译）可显著提升对改写和跨语言抄袭案例的检测能力。
• 在多语言抄袭检测方面，标准化基准测试仍存在明显空白，尤其在阿拉伯语领域，这限制了可靠性能比较。