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畢業(yè)論文的原創(chuàng)性與學術(shù)不端行為的爭議日益受到關(guān)注。而借助人工智能生成內(nèi)容（以下簡稱AIGC）的普及，愈加突顯了以此方式創(chuàng)作的論文所面臨的高查重率問題。如何有效降低論文的AIGC檢測率，成為學術(shù)研究者與學生的一項迫切需求。

影響論文查重率的因素有多種情況，尤其是AIGC技術(shù)所帶來的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在文獻的重復性上，更在于生成內(nèi)容的語義與人類表述之間的差異。而撰寫內(nèi)容的結(jié)構(gòu)、用詞的選擇以及表達的復雜性都在其中扮演了舉足輕重的角色。

利用機器降重工具與人工校對相結(jié)合的方式進行創(chuàng)新性突破。具體步驟包括使用先進的AI降重工具對論文內(nèi)容進行初步處理，然后由專業(yè)人員對降重后的文本進行深度修改與潤色。這一過程不僅需關(guān)注內(nèi)容的創(chuàng)新性與邏輯性，還需確保信息傳達的準確性與流暢性，以避免因改動而導致的意義缺失。

與單純依賴機器降低重合率的傳統(tǒng)方式相比，人機結(jié)合的修改方法顯著提高了文本的原創(chuàng)性和表達質(zhì)量。這種結(jié)合不僅減少了簡單的句子替換和同義詞替換帶來的機械感，更提升了論文在主題深度和觀點獨特性方面的表現(xiàn)。尤其是在符合法律和學術(shù)規(guī)范的前提下，此方法所取得的成效，為學術(shù)界提出了新的降重思路。

想要有效降低畢業(yè)論文的AIGC檢測率，掌握文本修改的藝術(shù)和科學至關(guān)重要。同時，注重學術(shù)誠信與創(chuàng)新思維的結(jié)合，將為未來的學術(shù)研究提供新的視角。