Обнаружение академического плагиата

В статье суммируются исследования вычислительных методов обнаружения академического плагиата на основе систематического обзора 239 научных работ, опубликованных в период с 2013 по 2018 год. Для структурирования представления научных вкладов мы предлагаем новые технически ориентированные типологии для мероприятий по предотвращению и обнаружению плагиата, форм академического плагиата и вычислительных методов его выявления. Мы показываем, что обнаружение академического плагиата является высокоактивной областью исследований. В рассматриваемый нами период в этой области произошли значительные успехи в автоматическом обнаружении сильно замаскированных и, следовательно, трудных для идентификации форм академического плагиата. Эти улучшения главным образом связаны с более совершенными методами семантического анализа текста, исследованием нетекстовых признаков контента и применением машинного обучения. Мы выявляем пробел в исследованиях — отсутствие методологически тщательных оценок производительности систем обнаружения плагиата. По итогам нашего анализа интеграция гетерогенных методов анализа текстовых и нетекстовых признаков контента с использованием методов машинного обучения представляется наиболее перспективным направлением для дальнейших научных вкладов в улучшение обнаружения академического плагиата.