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Publicações do PESC

Título
Usando Permutation Based Indexing na Detecção de Plágio
Linha de pesquisa
Engenharia de Dados e Conhecimento
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
27/9/2019
Resumo

A identificação de plágio Extrínseco é um processo de avaliação de um documento, no qual analisamos o seu conteúdo em busca de um possível plágio comparando de forma direta com possíveis documentos fontes. A identificação de plágio Extrínseco pode ser dividido em três etapas, A Busca Heurística, Analise Detalhada e o Pós-processamento.

Neste trabalho iremos focar na etapa da Busca Heurística, e para isso utilizaremos a abordagem Permutation Based Indexing (PBI), que foi proposta como uma nova abordagem para o cálculo de similaridade entre objetos, tendo como diferencial a redução da quantidade de comparações no dataset, comparando a consulta somente com os objetos pivots, que são objetos do próprio dataset escolhidos na etapa de seleção de pivot, com a ideia de escolher os objetos que melhor representam o dataset como todo. Além da utilização da técnica do PBI, o trabalho terá como uma agregação de valor a criação de variações das técnicas já existentes de pruning, baseada numa "poda"dos pivots, que retira pivots que não tenham muita influência em uma determinada consulta.

Abstract

Extrinsic text plagiarism detection is a document evaluation process, in which we analyze its content for possible plagiarism by comparing directly with potential source documents. The identification of extrinsic plagiarism can be divided into three stages, Heuristic Retrieval, Detailed Analysis and Postprocessing.

This work will focus on the Heuristic Retrieval stage, and for that we will use the Permutation Based Indexing(PBI) approach, which was proposed as a new approach to the calculation of similarity between objects, having as a differential the reduction of the number of comparisons in the dataset, comparing the query only with the pivots objects, which are objects of the dataset itself chosen in the pivot selection step, considering to choose the objects that best represent the dataset as a whole. In addition to using the PBI technique, to add value to this work, this work will create variations on existing pruning techniques, based on a "pruning" of pivots, which removes pivots that do not have much influence on a given query.

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