计算机学术会议论文重复率太高的原因

计算机学术会议论文降低重复率不能仅靠技术检测，更需要重塑学术价值观。鼓励探索性研究、改革评价体系、提升写作规范教育，才能从根本上解决这一结构性难题，本期aeic小编给大家分享相关知识。

一、研究范式的同质化倾向

计算机科学，特别是人工智能领域，存在明显的"跟风"现象。当Transformer架构或某种训练技巧成为热点后，大量研究者蜂拥而至，仅在现有框架上做微小改动便急于投稿。这种"换汤不换药"的研究模式，使得论文在方法论描述、实验设计甚至结论表述上高度雷同。许多工作并非真正的创新，而是对主流方法的简单排列组合，自然导致文本重复率攀升。

二、领域术语的高度集中性

计算机学科具有极强的专业性和术语密集特征。描述神经网络结构、算法复杂度分析或实验设置时，可选择的规范表达方式极为有限。例如，"卷积神经网络"、"反向传播"、"准确率"等核心术语几乎无法替换，而实验部分的"数据集划分"、"超参数设置"等描述也存在固定套路。这种语言上的"被迫重复"是技术领域的固有特性，却容易被查重系统误判为抄袭。

三、学术评价体系的量化导向

当前"不发表就灭亡"的科研文化迫使研究者追求论文数量而非质量。为了在截稿日期前完成投稿，许多学者选择风险最低的研究路径——对已有工作进行边际改进。这种策略性研究导致论文结构僵化：引言必谈现有工作的局限性，方法部分遵循固定模板，实验结果套用相似的分析话术。当所有人都采用这种"安全"的写作模式时，重复率自然居高不下。

四、开源代码与写作模板的滥用

计算机领域强调可复现性，开源代码本是好事，但过度依赖公开实现却催生了新型重复。许多作者直接基于开源项目做微调，却在论文中声称原创贡献，导致技术描述与已有文献大量重叠。此外，实验室内部传承的论文模板、往届学生的写作范例，也在无形中造成了跨代际的文本相似。这种"合法的复制"比恶意抄袭更难界定，却同样稀释了学术内容的独特性。

五、查重机制的技术局限

现有查重系统对计算机论文存在识别偏差。它们擅长检测连续字符串匹配，却难以理解算法思想的实质差异。两篇实现不同但描述相似技术原理的论文可能被标记为高重复，而真正抄袭但经同义词替换的文本反而可能漏网。这种技术缺陷既误伤了合规作者，也未能有效遏制真正的学术不端。

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