AI去重的方法有很多，以下为您推荐：

使用视频素材处理软件，如固乔剪辑助手，批量转换视频，批量合并视频，批量剪辑视频。

使用论文查重软件，如PaperAcc、知网查重、维普查重、论文查重、免费查重。

使用AI智能论文降重软件，如AI论文降重。

技巧1，插入符号新词法。

注意知网的查重阈值以及连续字符重复超过13字符时，会触发知网查重阈值，所以大家可以在适当的位置加上标点符号和新词。以此来化解连续字符重复的问题！

技巧2，增加文章总体字数。

有些文章全文已经进行了彻底的修改，如果继续修改的话会使文章五花八门，但是重复率依然不达标。这时候我们可以通过增加文章篇幅，合理增加全文总字数来稀释总重复率。例如：法律条文，是绝对不可以随意修改的，这种情况可以删除或者增加字数以化解重复比。

技巧3，AI智能降重。

目前部分查重系统已把AI技术用于论文降重辅助中，实战效果不错。要知道查重本身就是一个数据比对的过程，而对于降重来说互联网大数据，AI技术有绝对优势，在结合其他有效的降重技巧，效果就更不错。也是很多学长们常用的方法之一。智能降重的特点是速度快，操作简单，性价比高。

AI去重的方法可以分为两种：基于规则的去重和基于机器学习的去重。

1. 基于规则的去重

基于规则的去重是指根据一定规则进行判断，例如判断两条记录的某些属性是否一致。这种方法需要先定义一些规则，通常包括词语过滤、词频检索、相似度比较等。具体步骤如下：

(1) 建立数据模型：建立一定的数据模型，根据数据属性的组成进行属性划分，便于后续的特征提取。

(2) 特征提取：根据数据模型，提取出每个记录的特征向量。

(3) 相似度计算：利用向量空间模型或其他算法计算记录之间的相似度。

(4) 去重阈值设置：根据相似度计算结果，设置去重阈值。

(5) 去重：根据相似度计算结果和阈值，依据去重规则进行去重操作。

2. 基于机器学习的去重

基于机器学习的去重是指利用机器学习算法建立去重模型，通过预测模型对记录进行去重的方法。具体步骤如下：

(1) 数据准备：将数据集分为训练集和测试集，并进行数据清洗和特征提取。

(2) 选择算法：选择适合的机器学习算法，例如SVM、LR、随机森林等。

(3) 模型训练：利用训练集训练模型，得到模型参数。

(4) 模型评估：利用测试集评估模型的性能，例如准确率、精确率和召回率等指标。

(5) 去重：利用训练好的模型对新数据进行去重操作。

无论是基于规则的去重还是基于机器学习的去重，都需要根据具体应用来选择合适的方法。

AI去重通常会使用文本相似度算法，常见的包括余弦相似度、Jaccard相似度等。

以余弦相似度为例，一般有以下步骤：

1. 利用分词工具对文本进行分词，将文本转化为向量表示；

2. 计算两个文本向量的余弦值，余弦值越大，则两个文本越相似；

3. 设定一个阈值，将相似度大于阈值的文本视为重复文本。

具体实现方式可以参考Python中的gensim、scikit-learn等工具包，或者使用深度学习模型进行实现，例如使用Siamese网络进行文本匹配。

第一，AI智能降重。

方法：

1)确定智能降重系统;

2)按要求上传论文，降重检测;

3)得到降重报告(有的智能降重系统可在线修改，可以修改后再下载报告);

4)对降重报告进行修改润色;

5)反复通读论文，保证论文结构完整，语言通顺;

6)再次查重，以确定最后重复率。

注意：AI智能降重只能作为辅助，适合大篇幅重复而自己又无能为力，或时间紧迫需要辅助的情况。

标签： 智能 神器