arXiv cs.LG@E. O. Rodrigues, D. Casanova, M. Teixeira, V. Pegorini, F. Favarim, E. Clua, A. Conci, Panos Liatsis
精选58
推荐理由：做文本相似度、抄袭检测或代码比对的开发者，可以关注这种不依赖语言的新统计特征——它比传统方法更鲁棒，且直接可用。
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5月15日
11:22
该论文将视觉计算领域的共现矩阵（COM）和游程长度矩阵（RLM）特征改编用于通用字符串（单词、短语、代码、文本）的相似度计算。这些特征纯统计且不依赖语言信息，适用于任何语言或语法结构。实验表明，在合成数据集上，COM和RLM特征优于最长公共子序列、编辑距离等传统统计方法；在3/4的案例中，其统计显著性显著高于基于距离的第二佳方法（P值<0.001）。在真实文本抄袭数据集上，RLM特征取得了最佳结果。