在学术研究中，专业术语的准确使用直接影响论文的严谨性和可信度。iThenticate 的专业术语检测系统不仅能识别文本重复，更能针对特定领域的术语进行深度比对，确保术语使用规范且原创。以下是其核心功能与实用技巧：
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指纹技术精准定位术语
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系统将论文中的术语（如医学中的「RNA 干扰」、工程中的「PID 控制器」）转化为唯一数字指纹，与全球 700 亿 + 学术文献（含 SCI、EI、SSCI 期刊）的术语指纹实时比对。
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案例：某计算机论文中使用的「Transformer 模型」若与某篇 IEEE 期刊论文完全一致，系统会直接标注来源并提示修改。
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语义分析识别同义变体
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即使术语表达方式不同（如「人工智能」与「AI」、「机器学习」与「Machine Learning」），系统也能通过语义相似度算法识别潜在重复。
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实操价值：避免因同义词替换不当导致的「学术不端」风险（如将某篇 SSCI 论文的「行为经济学」改为「行为决策科学」仍被检测）。
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跨语言术语比对
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支持中英日等 12 种语言互查，例如：
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中文论文中引用英文 SCI 期刊的「CRISPR-Cas9」未翻译或未标注，会被标红；
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日文论文中的「バイオテクノロジー」与英文「Biotechnology」若重复使用，系统自动识别。
iThenticate 的术语数据库包含：
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自然科学：医学、化学、物理学等领域的专业名词（如「量子纠缠」「石墨烯」）；
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工程技术：计算机、机械、能源领域的技术术语（如「神经网络」「涡轮增压」）；
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社会科学：经济学、心理学等领域的理论术语（如「路径依赖」「认知偏差」）。
数据更新：每日新增 2 万 + 篇文献，确保收录最新术语（如 2024 年新兴的「生成式 AI 伦理」相关词汇）。
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术语重复率
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显示与现有文献重复的术语占比（建议控制在 10% 以内）。
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示例：若某篇医学论文的「mRNA 疫苗」重复率达 15%，需调整表述或增加原创解释。
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术语来源分布
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标注重复术语的来源类型（如「SCI Journal: Nature, 2023」「EI Conference: ICME 2024」），优先修改顶刊或高影响力文献的重复术语。
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跨语言重复提示
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若中文论文中某术语与英文文献完全一致（如「深度学习」对应「Deep Learning」），系统会标注「跨语言重复」，需补充引用或改写。
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术语使用建议
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报告提供同义词替换建议（如「创新」可替换为「革新」「突破」），并推荐领域内高频术语（如计算机领域的「大语言模型」）。
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投稿前专项检测
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勾选「专业术语检测」模式，系统会优先比对术语库，生成术语专属报告（而非全文重复率）。
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自建术语库
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若研究涉及小众领域术语（如「元宇宙经济学」），可上传自定义术语表，提升检测精准度。
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引用规范检查
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系统自动识别术语是否正确标注引用（如 APA、MLA 格式），避免「隐性抄袭」。
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跨学科术语排查
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例如，经济管理论文中借鉴计算机领域的「区块链」术语时，系统会检测其在两个学科中的使用差异，防止误用。
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预印本术语检测
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提前检测 arXiv、bioRxiv 等预印本平台的最新术语，避免与未正式发表的研究「撞车」。
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权威性：与 Clarivate Analytics（SCI/SSCI 母公司）数据同步，术语库与期刊标准一致；
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前瞻性：提前 6-12 个月收录「待出版」文献中的新兴术语（如 2024 年某篇 Cell 论文的「单细胞空间转录组」）；
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安全性：军工级加密技术保护论文数据，避免术语泄露。
一句话总结：iThenticate 不仅是查重工具，更是术语使用的智能导师，帮你确保专业表达的唯一性和准确性！
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