Rilevamento plagio con Hashing Percettivo

Analizzatore avanzato di plagio basato su hashing percettivo

Questo strumento utilizza tecniche avanzate di analisi testuale per rilevare similitudini tra documenti. Combinando l'hashing percettivo con l'analisi semantica, è in grado di identificare potenziali casi di plagio anche quando il testo è stato leggermente modificato. Supporta l'analisi di testi in italiano e inglese, rilevando automaticamente la lingua e utilizzando dizionari di sinonimi specifici per ogni lingua.

Inserisci il testo originale e il testo da confrontare negli appositi campi. L'analizzatore escluderà automaticamente articoli, preposizioni e congiunzioni, concentrandosi sulle parole che veicolano concetti, idee e informazioni sostanziali. Il sistema calcolerà diverse metriche di similarità tra cui:

Metriche di similarità utilizzate

Il sistema utilizza 8 diverse metriche per analizzare la similarità tra i testi da molteplici prospettive:

Metriche tradizionali di confronto testuale

Distanza di Hamming

d(x,y) = |{i : xi ≠ yi}|

Confronta gli hash percettivi dei testi. Una distanza bassa indica forte somiglianza strutturale. Range: 0 (identici) → ∞ (diversi)

Similarità di Jaccard

J(A,B) = |A ∩ B| / |A ∪ B|

Misura le parole condivise tra i testi. Valori >0.7 indicano forte sovrapposizione lessicale. Range: 0-1 (0=nessuna parola comune, 1=identici)

Similarità del Coseno

cos(θ) = (A·B) / (||A|| · ||B||)

Considera la frequenza delle parole. Robusta per identificare plagio con parafrasi. Range: 0-1 (1=distribuzioni identiche)

Metriche avanzate di analisi statistica

Similarità di Sørensen-Dice

D(A,B) = 2|A ∩ B| / (|A| + |B|)

Simile a Jaccard ma dà maggior peso all'intersezione. Più sensibile nel rilevare sovrapposizioni parziali e parafrasamenti. Range: 0-1

Similarità TF-IDF Coseno

TF-IDF(t,d) = tf(t,d) × idf(t)

Pesa l'importanza delle parole nel contesto. Efficace per plagio di contenuti specialistici dove termini tecnici sono riutilizzati. Range: 0-1

Metriche semantiche e strutturali (AI-powered)

Similarità Semantica

Sem(A,B) = |A ∩sem B| / |A ∪sem B|

Usa thesaurus italiano per riconoscere sinonimi. Rileva parafrasamenti intelligenti. Range: 0-1

Similarità Strutturale

Struct(T1,T2) = f(frasi, lunghezza, ritmo)

Analizza organizzazione del testo: frasi, lunghezza, distribuzione. Identifica stessa struttura con parole diverse. Range: 0-1

Similarità N-grammi

NGram(A,B) = Bigram ∩ Trigram

Confronta sequenze di 2-3 parole. Rileva frasi copiate o leggermente modificate. Range: 0-1

Come vengono combinate le metriche: L'algoritmo utilizza una ponderazione dinamica che si adatta alle caratteristiche dei testi analizzati, dando maggior peso alle metriche più rilevanti per il tipo di plagio rilevato.

Questo strumento è pensato come supporto per l'analisi del plagio e non sostituisce il giudizio umano. I risultati forniscono indicazioni sulla similarità tra i testi, ma è consigliabile una valutazione esperta per determinare l'effettiva presenza di plagio, specialmente in contesti accademici o legali.