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摘要：窃行为在学术和专业环境中提出了一个挑战，需要强大而有效的检测方法。本研究提出了一种使用机器学习（ML）技术的窃检测方法的创新方法。采用高级功能提取方法（例如TF-IDF和Word Embeddings），提出的系统利用了包含原始文档和窃文档的各种数据集。预处理阶段涉及清洁和标准化文本数据，而特征提取将文档转换为ML算法的数值表示。杂物ML模型，包括逻辑回归和神经网络，在二进制降级任务中的功效探索了。该系统在标记的数据集上进行了训练，从而区分原始和窃内容。在测试数据集上进行了广泛的评估，量化了模型的精度，精度，召回和F1得分。研究研究了不同特征提取技术对整体性能的影响。实施结合了真实世界的考虑，包括识别窃的变体，例如拷贝抛弃和释义。该系统对各个领域和来源的适应性得到了强调，并提出了可伸缩性的问题，以确定在杂物环境中的有效检测。关键字：释义识别，通道级pla窃检测，支持向量机。
基于机器学习的窃检测
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