在論文寫作中，除了文字內(nèi)容的重復(fù)問題，圖表、公式、數(shù)據(jù)等非文本類元素的重復(fù)性檢測同樣重要。許多學(xué)生因忽略這類問題導(dǎo)致查重率偏高，甚至影響論文質(zhì)量。本文以PaperPass為代表工具，解析非文本類重復(fù)項的識別原理與應(yīng)對策略，幫助用戶全面提升論文規(guī)范性。

一、非文本類重復(fù)項的常見類型

非文本類重復(fù)項主要包括以下三類：

數(shù)據(jù)圖表：直接復(fù)制他人研究中的柱狀圖、折線圖等可視化數(shù)據(jù)表達形式；

公式推導(dǎo)：未合理改寫或標注來源的數(shù)學(xué)公式、物理模型；

實驗設(shè)計：實驗步驟、儀器參數(shù)等描述性內(nèi)容的過度相似性。

這些內(nèi)容雖不直接參與文字重復(fù)率計算，但可能因表述邏輯或結(jié)構(gòu)相似被查重系統(tǒng)標記為“潛在重復(fù)項”。例如，PaperPass的算法會通過分析段落邏輯關(guān)聯(lián)性，對實驗方法中連續(xù)5個步驟完全一致的情況進行提示。

二、查重工具的非文本檢測邏輯

以PaperPass為例，其查重引擎通過多維度技術(shù)實現(xiàn)非文本類重復(fù)識別：

語義關(guān)聯(lián)分析

基于Transformer的Attention機制，系統(tǒng)會提取圖表標題、公式注釋等描述性文本的語義特征，并與數(shù)據(jù)庫中的文獻進行比對。例如，若兩篇論文的“實驗材料制備流程”描述邏輯高度一致，即使具體參數(shù)不同，仍可能被標記為“結(jié)構(gòu)性重復(fù)”。

自建庫補充檢測

用戶可上傳本地文件（如實驗記錄、專利文檔）建立私有數(shù)據(jù)庫，擴展非文本內(nèi)容的檢測范圍。例如，將課題組前期發(fā)表的圖表說明文件加入自建庫，可避免因內(nèi)部資料未公開導(dǎo)致的誤判。

跨模態(tài)內(nèi)容溯源

對于PDF文檔中的公式和圖表，系統(tǒng)通過OCR技術(shù)識別文字描述，并結(jié)合上下文分析其原創(chuàng)性。例如，某論文引用的傅里葉變換公式若與3篇文獻的注釋表述雷同，將在查重報告中標注相似來源。

三、優(yōu)化非文本內(nèi)容的實操建議

針對上述檢測邏輯，可通過以下方法降低非文本類重復(fù)風險：

數(shù)據(jù)圖表重構(gòu)

避免直接截圖他人研究成果，使用Origin、Python等工具重新繪制；

調(diào)整圖表配色方案與坐標軸標注方式，例如將柱狀圖改為堆疊圖。

公式與實驗步驟改寫

對經(jīng)典公式補充推導(dǎo)過程說明，例如將“F=ma”擴展為“基于牛頓第二定律推導(dǎo)得出：F=ma”；

使用被動語態(tài)重構(gòu)實驗步驟，如將“我們稱量了5g樣本”改為“樣本經(jīng)電子天平精確稱量（5.00±0.01g）”。

利用查重報告定向優(yōu)化

在PaperPass導(dǎo)出的Word標注報告中，重點關(guān)注黃色標記的“結(jié)構(gòu)性重復(fù)”段落；

通過分屏編輯功能，對照“相似文獻來源”調(diào)整非文本元素的描述邏輯。

四、技術(shù)邊界與學(xué)術(shù)倫理平衡

需特別注意，查重工具對非文本內(nèi)容的檢測存在局限性：

純圖像格式的流程圖、手寫公式目前無法直接檢測語義重復(fù)性；

儀器型號、試劑參數(shù)等專有名詞的重復(fù)不計入查重率。

因此，建議將工具檢測結(jié)果與人工審核結(jié)合：

通過查重報告定位高風險段落；

對標記內(nèi)容進行學(xué)術(shù)規(guī)范性審查，例如核查數(shù)據(jù)來源標注是否完整；

使用引文管理軟件（如Zotero）統(tǒng)一管理非文本元素的參考文獻。

非文本類重復(fù)項的識別與優(yōu)化，是提升論文原創(chuàng)性的重要環(huán)節(jié)。通過理解查重工具的技術(shù)邏輯，結(jié)合主動的內(nèi)容重構(gòu)策略，學(xué)生可系統(tǒng)性地降低論文重復(fù)風險。建議在寫作初期即建立非文本元素的管理規(guī)范，并善用PaperPass等工具的多維檢測功能，實現(xiàn)學(xué)術(shù)質(zhì)量的全流程把控。