AllyHub
内容创作

文本相似度检查器

两篇文本可以以三种互不相关的方式相似。一个数字把它们平均成一个说明不了任何问题的数值。

在下方输入内容

文本相似度检查器能做什么

相似并不只有一个方面,所以一个简单的数字对相似度从来没什么意义。下面说明:输入内容、它区分出的三种重叠,以及它用来替代分数的返回结果。

两篇或二十篇文本

粘贴两篇文本,或者上传整个文件夹,让所有内容两两比较。文档、页面、草稿和翻译稿件都以相同方式处理。

三种相似

措辞相同、以不同文字表达相同观点、内容不同但结构相同。每一处重叠都会被标记为其中一种类型,因为这三者对文本的意义完全不同。

定位而非评分

你得到的是一列位置——这一段和那一段、这个标题和那个标题,而不是两两之间的一个分数。位置是你能据以行动的东西。

如何使用 AllyHub 比较两篇文本

从两份文档到一份精确列出相同内容位置的清单,只需三步。

01

两篇都给

粘贴文本或上传文件。如果你有具体的检查目标,也一并说明。

02

它将它们对应起来

它逐段匹配两篇文本,找出重叠部分,将每处重叠归类为措辞、含义或结构,并标记其在各文档中的位置。

03

逐处判断

有些重叠是可以接受的,有些则不是,只有你知道哪些可以接受。将本次运行保存为 Playbook,这样任一侧发生更改后,都可再次运行同样的比较。

为什么选择 AllyHub 的文本相似度检查器

百分比只是一个数字,却代表了三个不同的问题。

一个数字,三个问题

60% 相似可能意味着两篇文章有一半句子逐字相同,也可能意味着它们用完全不同的语言阐述了相同论点,还可能意味着两者都遵循同一个模板。这三种情况需要三种不同的应对措施,而这个数字无法告诉你是哪一种。

Extract More Than Text

仅靠 Diff 还不够

字符级比较只能捕捉到重新输入的内容,却会遗漏所有改写的内容——而当两个人就同一主题写作时,改写恰恰是最重要的部分。两段文字可以几乎没有一个相同的词,却表达的是同一段内容。这种情况在结构上是 diff 工具无法识别的。

Bulk Extraction, Any Scale

重叠并非缺陷

很多重复是正确的。术语在整个文档集中必须一致;法律条款若在不同合同间存在差异,那就是问题而非特色;站点风格会让页面有意彼此相似。这里不会把相似视为需要削减的东西。

From Extraction to Action

之后再次运行

这个功能真正有用的形态不是一次性检查,而是在任一侧发生变化时运行检查。什么算可接受的重叠,由你一次性设定。你的 AllyHub 不会再从零开始,因此每次重新运行都会更快。

Workflows That Compound

谁在使用 AllyHub 的文本相似度检查器

需要保持页面互相区隔的内容团队、比较文档两个版本的任何人、翻译时对照源文核查的译者,以及知识库。

保持页面独特

四十页内容由四个人历时两年写成,其中至少六页在悄悄重复同一个论点。没人发现,是因为没人会连续读四十页——而恰好读到其中两页的读者就会察觉。

文档的两个版本

新合同已经送到,并且有人告诉你改动很小。想知道这是不是真的,就得通读两个版本;而真正重要的差异往往会被措辞成看起来像旧条款。

翻译对照源文

翻译后的页面可能读起来很流畅,却仍然漏掉了一个句子;正是这种流畅让漏译难以发现。只要将两篇文本逐节对齐,遗漏就会显现。

知识库

两篇回答相同问题的帮助文章比一篇更糟,因为搜索结果会同时返回两者,而每一篇又都在不同方面稍有過時。找到这样的一对才是难事,合并它们并不难。

关于文本相似度检查器的常见问题

它能比较什么、它不是什么、三种类型有何不同,以及如何重新运行。

什么是文本相似度检查器?

它是一种比较文本并报告匹配位置的工具。大多数此类工具会给出一个百分比,把几种互不相关的相似性压缩成一个数字,然后让你自己去判断你面对的是哪一种。

这是抄袭检查器吗?

不是。它不与网络上的任何内容比对,不会给出原创性分数,也不是为支持指控而设计。它所做的只是比较你已有的文本,说明它们在何处、以何种方式重叠。如果你需要的是抄袭检测服务,本工具不是,也替代不了。

AllyHub 的文本相似度检查器免费吗?

是的,一次可免费比较一对文本。文件夹内自比较、更长的文档,以及保存你设定的可接受重叠定义以便后续运行复用,这些属于付费功能。

这三种类型有什么区别?

措辞相同指句子完全相同,问题在于这是否是有意为之;含义相同指观点被重复但用词不同,这是人们容易忽略的一种;结构相同指两者遵循同一个框架,通常来自模板,也通常没有问题。

AllyHub 与其他文本相似度检查器有何不同?

大多数工具返回一个数值和一份高亮文档。而在这里,每处重叠都带有位置和类型标记,默认不把任何内容视为过错;你认定的可接受之标准,会在任一侧下次变化时被自动应用。