在撰寫畢業(yè)論文的過程中，致謝部分往往是學生情感投入最深的內(nèi)容之一。許多人在完成主體章節(jié)后，會懷著感激之情寫下對導師、家人和朋友的感謝。然而，一個常見疑問隨之而來：這些充滿個人色彩的致謝文字，是否也會被查重系統(tǒng)檢測？這個問題看似簡單，卻關(guān)系到論文整體重復率的計算方式。

查重系統(tǒng)如何處理致謝部分

不同高校對致謝部分的查重要求存在明顯差異。根據(jù)《2025年中國學術(shù)論文檢測技術(shù)白皮書》顯示，約67%的高校查重系統(tǒng)默認會掃描全文，包括致謝章節(jié)。但其中僅有23%的院校會將這部分內(nèi)容計入最終重復率統(tǒng)計。這種差異主要源于兩個因素：一是致謝內(nèi)容普遍存在固定表達范式，二是其學術(shù)價值判斷存在爭議。

致謝內(nèi)容的高頻重復現(xiàn)象

分析某雙一流高校近三年畢業(yè)論文數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)，致謝部分出現(xiàn)重復的常見場景包括：

• 標準格式用語："衷心感謝""諄諄教誨"等短語重復率達41%
• 機構(gòu)名稱：對學校、院系的固定稱謂重復率超60%
• 導師職稱："教授""博士生導師"等頭銜表述相似度達55%

影響致謝查重的關(guān)鍵因素

判斷致謝是否影響查重結(jié)果時，需要考慮三個維度：

學校檢測政策

部分院校在查重系統(tǒng)中預先設置了章節(jié)排除規(guī)則。例如某理工類高校明確要求檢測時自動跳過致謝頁，而某師范院校則規(guī)定致謝內(nèi)容重復率不得超過15%。這種差異往往體現(xiàn)在研究生院的論文格式規(guī)范文件中。

查重系統(tǒng)算法

專業(yè)查重工具通常具備章節(jié)識別功能。當系統(tǒng)檢測到"致謝"標題時，可能觸發(fā)兩種處理方式：一是繼續(xù)計算該部分重復率但單獨標注，二是自動跳過不參與總重復率統(tǒng)計。這取決于系統(tǒng)采用的語義分析模型版本。

文本特征識別

現(xiàn)代查重算法會評估文本的學術(shù)屬性。致謝中出現(xiàn)的"首先感謝""特別感激"等程式化表達，可能被標記為合理重復。但若整段文字與已有論文高度相似，仍可能觸發(fā)系統(tǒng)警示。

優(yōu)化致謝內(nèi)容的實用建議

為確保論文順利通過檢測，可以采取以下針對性措施：

個性化表達策略

避免使用過度模板化的感謝用語。例如將"感謝導師的悉心指導"轉(zhuǎn)化為"特別感激王老師在實驗設計階段提出的三點關(guān)鍵建議"，具體事例能使內(nèi)容更具辨識度。

結(jié)構(gòu)編排技巧

合理分段可以降低連續(xù)重復風險。建議將感謝對象分為學術(shù)指導、技術(shù)支持、精神支持等類別，每段聚焦不同群體的具體貢獻。這種結(jié)構(gòu)化表達能使查重系統(tǒng)更準確識別文本特性。

查重前的專項處理

使用專業(yè)查重服務時，可選擇"排除致謝檢測"功能。以PaperPass為例，其智能識別系統(tǒng)能自動區(qū)分學術(shù)內(nèi)容與非核心章節(jié)，用戶可自主選擇是否包含致謝部分生成報告。這種靈活配置能更真實反映論文核心內(nèi)容的原創(chuàng)性。

查重系統(tǒng)的技術(shù)原理解析

理解查重機制有助于更好處理致謝部分。現(xiàn)代檢測系統(tǒng)主要通過以下方式運作：

文本指紋比對技術(shù)

系統(tǒng)會將文檔切分為若干語義單元，通過哈希算法生成特征碼。致謝內(nèi)容因含有大量固定搭配，容易產(chǎn)生局部特征碼碰撞。但系統(tǒng)通常會對這類非核心內(nèi)容設置更高的相似度閾值。

引用類型識別模型

先進的查重工具會區(qū)分合理引用與不當重復。對于致謝中出現(xiàn)的機構(gòu)名稱、導師頭銜等常規(guī)信息，系統(tǒng)可能自動歸類為合理引用而不計入重復統(tǒng)計。這種智能判斷依賴于持續(xù)更新的學術(shù)語料庫。

跨文檔關(guān)聯(lián)分析

當檢測到多篇論文致謝部分存在高度相似時，系統(tǒng)會啟動特殊分析程序。此時可能產(chǎn)生兩種結(jié)果：一是標記為合理范式重復，二是觸發(fā)人工復核機制。這解釋了為何不同學校對相同致謝內(nèi)容可能給出不同檢測結(jié)果。

值得注意的是，某些查重服務提供章節(jié)級精細化管理。例如PaperPass的深度檢測模式，可以單獨分析致謝部分的重復來源，并區(qū)分模板化表達與實質(zhì)性重復。這種精準解析有助于作者針對性修改。