论文是学术研究的重要成果，不但能够为学界提供研究成果，也能够为企业提供实际利用价值。随着论文数量的剧增，论文抄袭问题也愈来愈遭到关注。在这个背景下，如何保障学术诚信，避免论文抄袭，成为一个重要的问题。 本文将探讨使用chatgpt实现论文去重的可行性分析，来解决论文抄袭问题。

1. 甚么是ChatGPT

ChatGPT是一种基于Transformer的通用预训练模型，可以根据输入来生成对话、摘要、翻译等任务结果。ChatGPT模型通过基于大范围数据集的训练来取得深度学习的能力，可以学习从输入到输出之间的映照关系。它采取了自注意力机制，能够捕捉输入中的关键信息，从而实现语言生成的目标。

2. 论文去重的挑战

论文去重是一项复杂的任务，需要斟酌以下一些因素：

（1）语言差异：区别的语言表达方式区别，可能致使两篇文本内容类似但是表达方式区别的情况。

（2）同义词与近义词：同义词和近义词在区别文本中使用可能致使文本的类似性增加。

（3）篇幅的区别：即便两篇文本内容类似，但是篇幅区别也可能致使算法没法辨认类似性。

（4）字词的同形异义性：同一辞汇在区别的上下文语境中有区别的含义，这会使得算法判断进程产生困难。

3. ChatGPT对论文去重的可行性

虽然论文去重存在诸多挑战，但是基于ChatGPT的模型可以很好地解决这些问题。

（1）语言差异：ChatGPT具有理解语义的能力，能够在处理输入信息时疏忽语言差异。

（2）同义词与近义词：ChatGPT模型通过词向量的方式，能够将同义词和近义词归为同一种别，从而解决同义词和近义词的问题。

（3）篇幅的区别：ChatGPT可以通过对两个文本的自动摘要来缩小篇幅的差异。

（4）字词的同形异义性：通过对上下文语境进行分析，ChatGPT能够自动辨认字词的含义，从而解决同形异义词的问题。

4. ChatGPT在论文去重中的利用

在论文去重中，ChatGPT可以基于已有的大量数据对模型进行训练，得到一个具有语言理解能力的模型，根据已有数据建立语言与语义之间的关联关系。针对新的论文数据，可以通过ChatGPT模型进行类似度计算，并得出类似度分数，从而判断会不会存在抄袭的问题。

值得注意的是，在将ChatGPT模型利用于论文去重中时，需要选择适合的文本类似度度量方法。当前经常使用的方法有余弦类似度、Jaccard类似度、汉明距离等等。

5. 结论

本文通过分析ChatGPT模型具有的语言理解能力，探讨ChatGPT在论文去重中的可行性分析。通过自注意力机制、词向量等技术，ChatGPT能够有效应对语言差异、同义词、篇幅差异和辞汇异义性等问题，为论文去重提供了一种新的解决方案。通过ChatGPT模型的利用，可以提高论文去重的效力和准确性，保障学术诚信。