在撰寫畢業(yè)論文的過程中，致謝部分往往是學(xué)生情感投入最深的內(nèi)容之一。許多人在完成主體章節(jié)后，會懷著感激之情寫下對導(dǎo)師、家人和朋友的感謝。然而，一個(gè)常見疑問隨之而來：這些充滿個(gè)人色彩的致謝文字，是否也會被查重系統(tǒng)檢測？這個(gè)問題看似簡單，卻關(guān)系到論文整體重復(fù)率的計(jì)算方式。
查重系統(tǒng)如何處理致謝部分
不同高校對致謝部分的查重要求存在明顯差異。根據(jù)《2025年中國學(xué)術(shù)論文檢測技術(shù)白皮書》顯示，約67%的高校查重系統(tǒng)默認(rèn)會掃描全文，包括致謝章節(jié)。但其中僅有23%的院校會將這部分內(nèi)容計(jì)入最終重復(fù)率統(tǒng)計(jì)。這種差異主要源于兩個(gè)因素：一是致謝內(nèi)容普遍存在固定表達(dá)范式，二是其學(xué)術(shù)價(jià)值判斷存在爭議。
致謝內(nèi)容的高頻重復(fù)現(xiàn)象
分析某雙一流高校近三年畢業(yè)論文數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)，致謝部分出現(xiàn)重復(fù)的常見場景包括：
- 標(biāo)準(zhǔn)格式用語："衷心感謝""諄諄教誨"等短語重復(fù)率達(dá)41%
- 機(jī)構(gòu)名稱：對學(xué)校、院系的固定稱謂重復(fù)率超60%
- 導(dǎo)師職稱："教授""博士生導(dǎo)師"等頭銜表述相似度達(dá)55%
影響致謝查重的關(guān)鍵因素
判斷致謝是否影響查重結(jié)果時(shí)，需要考慮三個(gè)維度：
學(xué)校檢測政策
部分院校在查重系統(tǒng)中預(yù)先設(shè)置了章節(jié)排除規(guī)則。例如某理工類高校明確要求檢測時(shí)自動跳過致謝頁，而某師范院校則規(guī)定致謝內(nèi)容重復(fù)率不得超過15%。這種差異往往體現(xiàn)在研究生院的論文格式規(guī)范文件中。
查重系統(tǒng)算法
專業(yè)查重工具通常具備章節(jié)識別功能。當(dāng)系統(tǒng)檢測到"致謝"標(biāo)題時(shí)，可能觸發(fā)兩種處理方式：一是繼續(xù)計(jì)算該部分重復(fù)率但單獨(dú)標(biāo)注，二是自動跳過不參與總重復(fù)率統(tǒng)計(jì)。這取決于系統(tǒng)采用的語義分析模型版本。
文本特征識別
現(xiàn)代查重算法會評估文本的學(xué)術(shù)屬性。致謝中出現(xiàn)的"首先感謝""特別感激"等程式化表達(dá)，可能被標(biāo)記為合理重復(fù)。但若整段文字與已有論文高度相似，仍可能觸發(fā)系統(tǒng)警示。
優(yōu)化致謝內(nèi)容的實(shí)用建議
為確保論文順利通過檢測，可以采取以下針對性措施：
個(gè)性化表達(dá)策略
避免使用過度模板化的感謝用語。例如將"感謝導(dǎo)師的悉心指導(dǎo)"轉(zhuǎn)化為"特別感激王老師在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)階段提出的三點(diǎn)關(guān)鍵建議"，具體事例能使內(nèi)容更具辨識度。
結(jié)構(gòu)編排技巧
合理分段可以降低連續(xù)重復(fù)風(fēng)險(xiǎn)。建議將感謝對象分為學(xué)術(shù)指導(dǎo)、技術(shù)支持、精神支持等類別，每段聚焦不同群體的具體貢獻(xiàn)。這種結(jié)構(gòu)化表達(dá)能使查重系統(tǒng)更準(zhǔn)確識別文本特性。
查重前的專項(xiàng)處理
使用專業(yè)查重服務(wù)時(shí)，可選擇"排除致謝檢測"功能。以PaperPass為例，其智能識別系統(tǒng)能自動區(qū)分學(xué)術(shù)內(nèi)容與非核心章節(jié)，用戶可自主選擇是否包含致謝部分生成報(bào)告。這種靈活配置能更真實(shí)反映論文核心內(nèi)容的原創(chuàng)性。
查重系統(tǒng)的技術(shù)原理解析
理解查重機(jī)制有助于更好處理致謝部分?，F(xiàn)代檢測系統(tǒng)主要通過以下方式運(yùn)作：
文本指紋比對技術(shù)
系統(tǒng)會將文檔切分為若干語義單元，通過哈希算法生成特征碼。致謝內(nèi)容因含有大量固定搭配，容易產(chǎn)生局部特征碼碰撞。但系統(tǒng)通常會對這類非核心內(nèi)容設(shè)置更高的相似度閾值。
引用類型識別模型
先進(jìn)的查重工具會區(qū)分合理引用與不當(dāng)重復(fù)。對于致謝中出現(xiàn)的機(jī)構(gòu)名稱、導(dǎo)師頭銜等常規(guī)信息，系統(tǒng)可能自動歸類為合理引用而不計(jì)入重復(fù)統(tǒng)計(jì)。這種智能判斷依賴于持續(xù)更新的學(xué)術(shù)語料庫。
跨文檔關(guān)聯(lián)分析
當(dāng)檢測到多篇論文致謝部分存在高度相似時(shí)，系統(tǒng)會啟動特殊分析程序。此時(shí)可能產(chǎn)生兩種結(jié)果：一是標(biāo)記為合理范式重復(fù)，二是觸發(fā)人工復(fù)核機(jī)制。這解釋了為何不同學(xué)校對相同致謝內(nèi)容可能給出不同檢測結(jié)果。
值得注意的是，某些查重服務(wù)提供章節(jié)級精細(xì)化管理。例如PaperPass的深度檢測模式，可以單獨(dú)分析致謝部分的重復(fù)來源，并區(qū)分模板化表達(dá)與實(shí)質(zhì)性重復(fù)。這種精準(zhǔn)解析有助于作者針對性修改。