Técnica de clasificación bayesiana para identificar posible plagio en información textual

• Grethell Castillo Reyes ^[1] ; Yanisley González González ^[1] ; Guillermo Luzua Farias ^[1]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 8, Nº. 4, 2014
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Bayesian classification technique to identify possible plagiarism in textual information
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En la rama de la educación, el plagio de documentos es un problema con tendencia a ir en aumento. En el ámbito de la investigación científica, la manifestación de trabajos investigativos plagiados ha estado extendiéndose, por lo que se ha hecho necesaria la búsqueda de soluciones para contrarrestar este problema. En particular la Universidad de las Ciencias Informáticas decidió implementar un sistema informático que permita verificar la existencia de plagio en los artículos científico - técnicos a publicar en los sistemas de información académica que allí se manejan: Serie Científica, Revista Cubana de Ciencias Informáticas y Repositorio Institucional fundamentalmente. El objetivo de este trabajo es proponer el uso de varias técnicas de detección de plagio para el sistema a desarrollar, así como la utilización de un método de aprendizaje automático para la clasificación de los documentos sospechosos.

  • English

    In the field of education, the document plagiarism is a problem with tendency to go up. In the field of scientific research, has been demonstrated that the plagiarized research papers has been spreading, so it has become necessary to find a solution to counteract this problem. In particular the University of Informatics Sciences decided to implement a computerized system to check for plagiarism in scientific articles for publishing in the academic information systems of the university such as: Scientific Series, Cuban Journal of Computer Science and the Institutional Repository fundamentally. The aim of this paper is to propose the use of various techniques for the plagiarism detection system to be developed, and the use of a machine learning method for the classification of suspicious documents.