改写chatgpt写的论文改写算抄袭吗

admin 2024-12-30 71阅读 0评论

本文目录一览：

1、英文论文润色
2、gpt可以写论文吗
3、2023年度盘点:热议的TOP10撤稿事件
4、GPT用到的相关论文以及理论

英文论文润色

1、Grammarly：这款在国内广受欢迎的英文润色工具，以其免费版就具备的强大功能而著称。不仅能纠正语法和拼写错误，还能通过上下文分析智能推荐词汇，并对标点符号和句式结构进行校正，有效提升英文写作的准确性和流畅度。此外，它的论文查重功能也能确保你的原创性得到体现。

2、英语论文润色推荐如下：QuillBot 网址：https：//quillbot.com/ 可以将你的英文句子作倒装、精简和词义替换变化，让你的表述更丰富、顺畅。但使用时也需要结合自己的判断，有些关键词需要保持不变。比如customer satisfaction就没必要改成customer happiness。

3、英文论文润色服务通常依据作者具体需求提供不同层次的协助。对于参考文献部分，一般仅提供格式检查，包括插入、修改、删除标点符号，调整格式如将卷号改为粗体，删除不必要的空格，缩短作者名单并替换为“et al.”字样，以及确保正文中引用的参考文献格式准确性。这类服务不会计入额外的字数计算。

4、英文论文润色并非全篇检查，通常参考文献部分不需额外计算字数。润色机构会根据作者需求提供服务，一般只处理格式检查，如逗号、冒号、分号等符号的调整，卷号的格式化，删除不必要的空格，作者名单的简化，并替换为“et al.”。而将参考文献按字母排序、核对缺失作者姓名或引用准确性等服务通常不包含在内。

5、通常，英文母语的润饰每天大约需要2000-3000个单词，而有经验的专业人员可以更快地完成。考虑到投稿之后，润色公司需要在客户、主编和编辑人员之间来回奔波，通常一篇六千字的论文需要五天的时间。一篇论文大约5-7天就能回复，如果修改比较困难，或者文章比较长，则会花费更多的时间。

改写chatgpt写的论文改写算抄袭吗

gpt可以写论文吗

用GPT写论文，说实话，被发现的风险是存在的，现在的学术圈，尤其是高校，对论文的原创性要求特别严，你要是直接拿GPT写的东西交上去，很可能被那些先进的AIGC检测系统给逮个正着。

需知：GPT虽为强大工具，但不能替代学生思考与创作。合理运用GPT功能，结合自身知识与理解，是撰写高质量论文的关键。

可以写，但是不建议这样做，毕竟让AI写论文还是属于学术不端的行为。知识的缺乏：虽然GPT-3可以生成新的论文，但它不具备足够的知识和判断力来判断生成的内容是否准确、完整和正确，并没有对所写内容的真实性和专业性进行把控。

使用GPT写论文是会被查重的。因为GPT是一种基于自然语言生成技术的语言模型，它能够根据输入的上下文生成符合语法和语义规则的文本，但这些生成的文本并不一定是原创的，可能会与已有的文本重复。此外，查重软件如paperfree等，会检测文本中的相似性，包括结构、用词和短语的匹配程度。

gpt写论文查重率不高。从检测的结果，可以发现，初稿的重复率基本上可以控制在30%以下，一般的本科高校要求是20%，比较宽松的是30%。作为论文的初稿，是完全可以接受的。使用AI辅助的流畅程度更好，虽然专业性差点，但是可以后面做小范围的修改。

使用GPT写论文会被发现。GPT能够生成高质量的文本，但是由于其缺乏人类思考和判断力量，生成的文本往往存在逻辑错误、语法错误、语义不当等问题。问题容易被人发现，从而暴露出使用GPT写论文的事实。使用GPT写论文也涉及到版权问题。GPT生成的文本会涉及到他人的知识产权，使用不当，会侵犯他人的版权。

2023年度盘点:热议的TOP10撤稿事件

1、第十，美国一所高校的前化学教授Surangi (Suranji) Jayawardena承认在向NIH提交的资助申请中重复使用了数据。Jayawardena随后同意接受为期四年的联邦政府资助工作监督，监督工作可由“熟悉她的研究领域，但不包括导师或合作者的机构委员会”进行。

2、Journal of Nanomaterials：被剔除时间在2023年上半年，风险指数3371%，2023年继续发表文章，但WOS数据库已不再更新。Molecular Imaging：2023年曝光26篇文章，风险指数较高。主要问题包括Pubpeer上曝光的图片重复、虚假引用和撤稿等。2023年发文量很少，仅8篇。

GPT用到的相关论文以及理论

GPT-4（ChatGPT的底层模型）的构建离不开深度学习和自然语言处理领域的多项关键论文。其中，Vaswani等人在2017年发表的Attention is All You Need论文引入了Transformer模型，其自注意力机制革新了序列到序列任务的处理方式，成为后续GPT、BERT等模型的基石。

GPT 使用两阶段式模型的另外一个好处是，作者期望通过第一阶段的预训练语言模型，学习到尽可能多的自然语言信息，且对于大多数下游任务，只需要简单的修改输入而不需要修改模型架构即可完成微调。

GPT-2模型架构在OpenAI GPT-1的基础上进行了细节调整，奠定了整个大语言模型（LLM）的发展方向，设计了高质量的自然语言模型无监督训练数据集，论文主要讨论了在未明确任务的情况下，大量语料训练的模型不需要额外微调，即可完成许多自然语言任务，取得满意结果。

GPT2在多种任务上实现了最佳水平，尤其是在小型数据集如Penn Treebank和WikiText-2上产生了显著改进。在长距离依赖性数据集如LAMBADA和Children’s Book Test上也取得良好表现，但One Billion Word Benchmark上的结果较差，可能与数据集的规模和预处理有关。