Skor Kesamaan Turnitin vs Skor AI: Dua Laporan Berbeza
Skor kesamaan dan skor AI menjawab soalan yang berbeza, jadi sesuatu kertas boleh mendapat skor rendah pada satu dan tinggi pada yang lain tanpa mana-mana nombor itu salah. Apa yang diukur oleh setiap satu, apa yang mencetuskannya, dan apa yang dibuktikan serta tidak dibuktikan oleh nombor tinggi.
Sebuah laporan muncul dengan dua nombor di atasnya: skor kesamaan sebanyak 3 peratus dan skor AI sebanyak 88 peratus. Bacaan semula jadi ialah kedua-duanya mesti mengukur perkara yang sama, jadi nombor yang rendah sepatutnya bermaksud nombor yang tinggi mungkin juga salah. Ia tidak berfungsi begitu. Turnitin similarity vs AI score ialah perbandingan antara dua sistem berasingan yang memeriksa dua perkara berasingan, dan satu penyerahan boleh mendapat skor rendah pada satu sistem dan tinggi pada yang lain tanpa mana-mana nombor itu menjadi kesilapan.
Ia lebih lama daripada yang AI, dibina untuk mengesan teks yang sepadan dengan sesuatu yang sudah wujud. Ia lebih baharu, ditambah ke dalam Similarity Report yang sama sebagai ukuran bebasnya sendiri, dibina untuk menganggar sama ada prosa dibaca seperti dijana mesin tanpa mengira sama ada ia sepadan dengan apa-apa pun. Kedua-duanya benar-benar bebas dan tidak mempengaruhi satu sama lain, menurut dokumentasi Turnitin sendiri. Segala yang lain dalam bahagian ini.
Turnitin Similarity vs AI Score: Apa yang Dilaporkan oleh Setiap Nombor
Turnitin menganggap kedua-duanya sebagai ukuran berbeza yang digabungkan dalam satu produk, bukannya dua pandangan terhadap satu hasil. Similarity Report membandingkan satu penyerahan dengan pangkalan data kandungan web, penerbitan akademik, dan kertas pelajar yang telah dihantar sebelum ini, lalu mengembalikan peratusan teks penyerahan yang sepadan dengan sesuatu yang sudah ada dalam pangkalan data itu. Pengesanan penulisan AI menjalankan model yang sama sekali berbeza, ditambah ke dalam laporan yang sama itu sebagai skor bebasnya sendiri, model yang dilatih untuk menilai sejauh mana prosa sesuatu petikan menyerupai penulisan yang dijana mesin, tanpa merujuk kepada mana-mana pangkalan data luaran sama sekali. Mekanisme yang lebih lengkap bagi bagaimana pengelas AI Turnitin mencapai nombor itu dibincangkan secara berasingan, yang penting di sini ialah ia menjawab soalan yang berbeza daripada enjin kesamaan yang berada di dalam laporan yang sama.
Apa yang Sebenarnya Diukur oleh Skor Kesamaan
Keserupaan ialah satu latihan padanan, bukan satu penilaian. Panduan Turnitin sendiri menyatakan dengan jelas bahawa alat ini tidak memeriksa plagiarisme. Ia memeriksa pertindihan dan menyerahkan tafsiran kepada pengajar yang membaca laporan itu. Petikan yang dipisahkan dengan betul, frasa bahagian kaedah yang dikongsi merentasi seluruh subbidang, senarai rujukan yang diformatkan seperti cara setiap kertas dalam jurnal memformat senarai rujukannya, semuanya boleh direkodkan sebagai padanan, kerana sistem ini mengira rentetan teks yang bertindih dan bukannya menilai sama ada pertindihan itu sah.
Itulah juga sebabnya skor keserupaan sifar membuktikan kurang daripada yang kelihatan. Ia bermaksud penyerahan itu tidak mengandungi sebarang rentetan teks yang panjang dan tidak terputus yang ditemui di tempat lain dalam sumber terindeks Turnitin. Ia tidak menyatakan apa-apa tentang bagaimana ayat yang ada itu dihasilkan, kerana menghasilkan ayat yang sepadan dengan tiada apa-apa dalam pangkalan data bukanlah kemahiran yang sama seperti menghasilkan ayat yang tidak akan diramalkan oleh model bahasa.
Humanisasikan kertas anda sendiri
Ubah teks anda yang dibantu AI dan jadikannya kedengaran seperti ditulis manusia, tanpa menyentuh perkataan penting atau sitasi.
Apa yang Sebenarnya Diukur oleh Skor AI
Skor AI tidak mempunyai pangkalan data untuk dibandingkan. Sebuah pengelas membaca prosa yang diserahkan dan menganggar, berdasarkan pola yang dipelajarinya daripada contoh penulisan manusia dan penulisan yang dijana AI, sejauh mana kemungkinan prosa itu datang daripada model dan bukannya daripada seseorang. Tiada apa-apa tentang anggaran itu bergantung pada sama ada ayat yang tepat itu pernah muncul di mana-mana sebelum ini. Sebuah ayat boleh menjadi sepenuhnya unik, tidak pernah ditaip oleh sesiapa pun sehingga penyerahan ini, dan masih dibaca sebagai tipikal secara statistik bagi output AI jika pilihan kata dan ritmanya mengikut pola yang cenderung dihasilkan oleh model bahasa.
Ini ialah wilayah statistik yang sama yang dihuraikan sepenuhnya dalam penjelasan yang lebih luas tentang cara pengesan AI sebenarnya berfungsi: kebolehramalan pada tahap kata dan ritma pada tahap ayat, digabungkan menjadi satu skor dokumen. Versi pengelas Turnitin adalah proprietari, tetapi premis asasnya, bahawa teks yang dijana cenderung lebih tipikal secara statistik berbanding penulisan manusia, ialah premis yang sama yang beroperasi di bawah setiap alat dalam kategori ini.
| Skor Keserupaan | Skor AI | |
|---|---|---|
| Apa yang diukur | Sejauh mana teks penyerahan sepadan dengan dokumen terindeks lain | Sejauh mana prosa menyerupai penulisan yang dijana AI secara statistik yang lazim |
| Apa yang mencetuskan nombor tinggi | Sitasi panjang, frasa lazim khusus bidang, bahan yang digunakan semula, atau padanan terhadap penyerahan terdahulu | Irama ayat yang seragam dan pilihan kata yang sentiasa dapat diramalkan merentasi dokumen |
| Apa yang tidak dibuktikan oleh nombor tinggi | Bahawa teks yang sepadan itu digunakan secara tidak wajar. Bahan yang dipetik dengan betul masih boleh direkodkan sebagai padanan. | Bahawa mana-mana ayat tunggal dijana oleh AI. Pengelas membaca corak keseluruhan dokumen, bukan satu baris secara terasing. |
Adakah Sesuatu Kertas Boleh Mempunyai 0 Peratus Keserupaan dan 90 Peratus Skor AI?
Ya, dan gabungan ini bukan gangguan. Kedua-dua skor menjawab soalan yang berbeza, jadi keempat-empat gabungan tinggi dan rendah adalah mungkin, dan setiap satu menunjukkan sesuatu yang berbeza tentang cara teks itu dihasilkan.
- Keserupaan rendah, skor AI rendah: penulisan asli biasa yang juga dibaca dengan variasi manusia yang lazim. Kes biasa bagi kebanyakan kerja pelajar yang tulen.
- Keserupaan rendah, skor AI tinggi: ayat asli, bukan disalin dari mana-mana, yang dibaca sebagai dapat diramalkan secara statistik seperti yang cenderung dilakukan oleh teks yang dijana. Tanda penulisan AI yang tidak disunting yang tidak diparafrasa oleh sesiapa daripada sumber sedia ada.
- Keserupaan tinggi, skor AI rendah: teks yang sepadan rapat dengan sumber sedia ada yang ditulis oleh manusia, tanpa kerataan statistik yang dikaitkan oleh pengelas dengan penjanaan. Teks yang disalin, dikesan oleh alat yang lebih lama dan bukannya yang lebih baharu.
- Keserupaan tinggi, skor AI tinggi: teks yang sepadan dengan sumber sedia ada yang sendiri dijana oleh AI, misalnya kertas yang ditulis AI yang telah diserahkan sebelum ini atau halaman teks yang dihasilkan AI yang sudah diindeks daripada web terbuka.
Tiada satu pun daripada gabungan ini memerlukan apa-apa yang luar biasa pada bahagian perisian. Hal ini timbul daripada fakta bahawa satu sistem memeriksa padanan dan satu lagi memeriksa pola, dan sesuatu teks boleh membawa mana-mana sifat itu, kedua-duanya, atau tiada satu pun.
Apa yang Dibuktikan, dan Tidak Dibuktikan, oleh Skor AI yang Tinggi
Skor AI yang tinggi ialah anggaran statistik, bukan pengakuan yang diekstrak daripada teks. Ia menyatakan bahawa prosa di hadapan pengelas menyerupai, dari segi pilihan kata dan ritmanya, jenis penulisan yang model itu dilatih untuk kaitkan dengan penjanaan AI. Ia tidak mengenal pasti ayat tertentu sebagai semestinya ditulis oleh mesin, dan ia tidak mengetahui apa-apa tentang cara dokumen itu sebenarnya dihasilkan, hanya cara ia dibaca setelah siap. TextPulse mengambil pendirian yang sama tentang nombornya sendiri: apa yang dilaporkannya ialah Human Score anggaran yang dikira daripada teks di hadapannya, bukan keputusan tentang alat mana, jika ada, yang menyentuh dokumen itu.
Tindak balas praktikal terhadap mana-mana nombor itu, skor kesamaan yang rendah atau skor AI yang tinggi, adalah sama: anggaplah ia sebagai sebab untuk meneliti dengan lebih dekat, bukan sebagai dapatan yang perlu diterima atau diketepikan sepintas lalu. Draf, nota, dan sejarah versi menunjukkan cara sesuatu dokumen sebenarnya ditulis dengan cara yang tidak pernah dapat dilakukan oleh peratusan, pada mana-mana laporan. Sesiapa yang ingin tahu terhadap apa sebenarnya pengelas bertindak balas dalam draf mereka sendiri boleh melihat pola pada tahap kata yang sama untuk diri mereka dengan free perplexity checker, jauh sebelum sebarang laporan dijana.
Koleksi free tools TextPulse merangkumi lapisan statistik lain yang wajar diperiksa sebelum sesuatu draf dihantar ke mana-mana, bukan sekadar dua yang dibandingkan di sini.
Setelah dua nombor itu dipisahkan, soalan seterusnya ialah apa yang dikira sebagai skor Turnitin yang baik. Bagi pengesan lain yang paling kerap ditemui oleh pelajar, cara GPTZero berfungsi dihuraikan pada halamannya sendiri.
Dua nombor itu akan terus berada bersebelahan antara satu sama lain pada laporan yang sama, dan ia akan terus dibaca sebagai satu nombor oleh orang yang tergesa-gesa. Mengetahui soalan yang sebenarnya dijawab oleh setiap satu ialah perkara yang menukar pasangan peratusan yang mengelirukan menjadi dua maklumat yang berasingan dan berguna.
Soalan Lazim
Kesamaan Turnitin vs skor AI bergantung pada apa yang diperiksa oleh setiap satu. Skor kesamaan melaporkan berapa banyak daripada sesuatu penyerahan yang sepadan dengan teks yang sudah ada dalam pangkalan data Turnitin bagi halaman web, penerbitan, dan kertas pelajar terdahulu. Skor AI ialah ukuran berasingan dan bebas yang menganggar sejauh mana prosa itu dibaca sebagai dijana mesin, tanpa merujuk kepada mana-mana pangkalan data sama sekali. Dokumentasi Turnitin sendiri menyatakan bahawa dua angka ini tidak saling mempengaruhi.
PhD in natural language processing, with years spent building NLP applications end to end. Moe works on text analysis: lexical and syntactic structure, and what separates machine-generated prose from human prose statistically. He has been experimenting with computational linguistics since the early days of NLTK, spaCy and WordNet, and still writes most of his tooling in Python.