摘要：本研究立足省部级科技管理部门的实际业务场景,设计并开发了一套集成化、智能化的科研奖励查重系统。系统采用B/S架构与微服务设计理念,构建了涵盖数据采集与清洗、特征提取与建库、智能检索与精准查重、安全管理与统计分析的全流程技术方案。核心在于通过自然语言处理与相似度计算技术,实现对论文、软著、专利、应用证明等多类型提名成果的标题模糊检索与内容句子级精确查重。本文不仅详细描述了系统的关键技术路径与功能架构,更重点阐述了该系统在省级科技管理平台中的集成部署策略、业务流程重塑实践以及所产生的管理效益。实践表明,该系统有效提升了奖励评审的效率和公正性,为构建跨区域、跨层级的科研诚信监督网络提供了可复制、可扩展的技术范式与管理经验。

　　关键词：科研奖励查重；省部级平台；数据融合；系统开发

　　0引言

　　随着我国科技创新的不断深化,科技奖励评审工作逐渐成为激励科研人员、推动科技进步的重要机制[1]。然而,在评审过程中,科技成果重复申报、数据来源分散、查重手段落后等问题日益凸显,尤其在地域广阔、资源分布不均衡的西部地区,传统的纸质材料审核与人工比对方式已难以适应大数据时代下的管理需求[2]。西藏自治区作为典型的科技管理集中区域,其奖励评审工作同样面临数据整合难、查重效率低、评审周期长等挑战。在此背景下,本文以“西藏自治区科技奖励查重系统研发与应用”项目为实践基础,结合省级科技管理平台的共性需求,探讨支持多源数据整合、智能检索与精准比对的科研奖励查重系统的开发路径及其在省部级平台中的应用模式。该系统不仅能够实现科技奖励数据的结构化存储与高效检索,还通过引入句子级相似度检测、多类型数据融合查询等技术,提升查重工作的自动化与智能化水平,为省级科技管理部门提供可操作、可扩展的数字化解决方案。

　　1技术介绍

　　1.1系统总体架构

　　本系统采用基于Web的B/S架构,整体分为前端展示层、应用服务层、数据存储层与技术支持层。前端通过HTML5+CSS3+JavaScript实现响应式界面,支持多终端访问；应用服务层采用Spring Boot框架搭建,提供统一的业务逻辑处理与接口服务[3]；数据存储层依托关系型数据库与JSON文档数据库,分别存储结构化数据与非结构化资源；技术支持层集成中文分词、相似度计算、OCR识别等辅助工具,保障系统功能的高效运行。系统架构具备良好的可扩展性与可维护性,支持后续功能模块的灵活添加与第三方系统的数据对接。

　　1.2核心功能层技术支撑

　　系统核心功能层涵盖数据检索、句子分析、词频统计与相似度计算等关键模块（如图1所示）。通过集成中文分词系统,对提名成果的标题、摘要及全文进行语义切分与特征提取；利用词频分析与TF-IDF算法构建文本向量,实现句子级别的相似度匹配[4]；结合KMP字符串匹配算法,提升检索效率与准确性。该层还支持用户提交查重请求、生成检测报告,并与下层数据挖掘模块联动,实现从数据处理到结果输出的全流程自动化。

　　对于标题、摘要等短文本的模糊查询,主要采用改进的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法进行模式匹配。KMP算法能在O(n+m)的时间复杂度内完成字符串匹配,避免了朴素算法的回溯,效率显著提升。部分代码如下：

　　对于全文内容的相似度检测,系统采用基于余弦相似度的向量空间模型。首先,将待查句子和历史库中的句子分别表示为TF-IDF向量；其次,计算待查句子向量与库中每个句子向量之间的余弦夹角[5]。余弦值越接近1,表示两个句子越相似。系统设定一个阈值（如0.8）,超过该阈值即判定为相似句子,并高亮显示。部分代码如下所示：

　　2科研奖励查重系统开发与建设

　　2.1系统功能模块化设计

　　系统功能设计紧密围绕科技奖励评审的业务闭环,分为面向外部用户的“资源检索与服务系统”和面向内部管理员的“资源建设与管理系统”。

　　2.1.1资源检索与服务系统

　　首页门户集成各类资源入口、最新通知、查重入口及数据统计概览。一站式搜索框支持对标题、作者、单位等跨字段检索。用户可针对“软著/专利名称”“论文标题”“应用证明摘要”分别进行模糊查询,系统支持通配符和逻辑运算符（AND,OR,NOT）。用户上传或输入论文全文,系统启动句子级相似度检测,生成包含总相似比、相似片段列表及原文对照的详细检测报告。支持PDF、图片、视频等多种格式资源的在线预览,用户可对感兴趣的成果进行临时收藏或备注。

　　2.1.2资源建设与管理系统

　　建立“系统管理员—奖励办管理员—评审专家—申报人—公众”五级角色体系,实现基于角色的访问控制（RBAC）。支持与自治区政务云身份认证平台对接,实现单点登录。提供对DC都柏林核心元数据标准的自定义扩展,管理学科分类树、语种词典等。提供从数据录入、智能审核、多语种关联到资源发布、更新、下架的完整工作流。系统运维管理包含系统参数配置、操作日志审计、数据全量/增量备份与恢复、性能监控等功能。

　　2.2安全与权限控制架构

　　系统构建“网络、数据、应用、管理”四位一体的安全防护体系。用户密码采用PBKDF2 With Hmac SHA256算法加盐哈希存储。敏感个人信息在存储和传输时均进行AES加密。访问控制不仅控制菜单权限,更实现数据行级权限,评审专家只能看到指派给自己的项目；申报人只能查看和操作本人提交的材料。所有关键操作（登录、数据增删改、文件下载、报告生成）均记录详细日志,包括操作人、时间、IP地址、具体内容,满足审计要求。

　　3省部级平台应用与实现

　　3.1平台集成部署与业务流程重塑

　　在西藏自治区的实践中,采用混合云部署。Web应用、业务微服务部署在科技厅的政务云上,保障内网访问速度和数据主权；而计算密集型的OCR识别、大规模相似度计算任务则调度至具备弹性算力的公有云节点处理,处理完成后结果回传,实现效率与安全的平衡。通过开发专用的数据同步中间件,每日定时从奖励管理系统拉取最新的提名项目基本信息和材料包,自动触发查重预处理流程。查重结束后,将报告链接和关键指标写回奖励系统,供评审模块调用。集成LDAP/AD协议,实现科技厅工作人员“一套账号、全网通行”。对于外部评审专家和申报人,则通过短信验证码或微信扫码进行实名认证。

　　传统评审流程中,查重是一个独立、滞后的环节。新系统将其前置并嵌入到在线申报和形式审查流程中。申报人在提交材料前可自愿使用系统的“自查”功能（扣除一定积分）,预先了解成果与历史库的相似情况,促进科研诚信。管理员在形式审查阶段,对通过初审的项目启动批量查重任务。系统自动排队处理,并在指定时间内生成查重报告摘要,作为形式审查的重要依据。对于相似度超过预警阈值的项目,系统自动标红并提醒管理员重点审核。

　　3.2查重服务智能化应用场景

　　以下以一个具体的提名论文《高寒地区新型保温材料性能研究》的查重流程为例,展示系统如何应用前述技术。

　　（1）数据预处理。系统接收到该论文PDF后,自动解析,提取元数据,并调用NLP服务进行全文句子分割,得到句子集合S={s1,s2,...,sn}。

　　（2）并行检索与比对。1）线程A（标题/摘要模糊检索）：使用KMP等算法,在基准库中快速查找标题或摘要包含“高寒地区”“保温材料”的过往成果,返回一个潜在相关列表List_A。2）线程B（全文精确查重）：对集合S中的每一个句子si,计算其TF-IDF向量,并与基准库中所有句子进行余弦相似度计算。系统采用SimHash算法进行初筛,快速排除完全不相似的句子,再对候选句子进行精确的余弦计算,提升效率。最终,找到所有相似度大于0.85的句子对,并关联其所属的原文。

　　（3）结果融合与报告生成。系统将List_A与线程B的结果进行融合去重,按相似度高低排序。生成的结构化报告包括：1）总体相似率：(相似字符总数/提名论文总字符数)×100%；2）相似片段详情：以表格形式列出,包含“提名论文片段”“相似源论文标题/作者”“相似源片段”“相似度值”；3）关联成果列表：列出List_A中的相关成果,供专家参考是否存在思想或方法上的继承关系。

　　（4）专家复核界面。评审专家在评审系统中,可直接点击查看这份交互式报告。报告中将提名论文与相似源论文的相似片段并排高亮显示,专家可快速判断是合理的引用、不可避免的术语重复,还是不当的抄袭。

　　3.3应用成效量化分析与推广价值

　　自系统在西藏自治区试运行以来,已完整支持年度科学技术奖的评审工作,取得可量化、可感知的应用成效,如表1、图3所示。

　　系统采用的标准技术架构（B/S、微服务）和通用的查重算法,使其核心功能模块能够以较低成本适配其他省份的科技奖励评审业务,仅需根据本地学科特色调整专业词库和分类体系。系统设计时遵循国家科技管理信息系统的元数据标准,预留与国家科技成果网、兄弟省市奖励系统进行数据交换与共享的API接口,为未来构建区域乃至全国性的科研奖励查重联盟链奠定技术基础。当前系统聚焦“查重”,但其底层构建的数据中台和能力中台可平滑支撑“科技成果价值评估”“科研画像生成”“学科趋势分析”等更高阶的决策支持应用,助力省级科技管理部门从“事务处理”向“智慧决策”转型。

　　4结语

　　科研奖励查重系统的开发与省部级平台的成功应用标志着科技管理数字化转型从“信息上网”阶段迈入“业务智能”的新阶段。本项目以西藏自治区为实践基地,不仅攻克了多源异构科技数据融合、句子级智能查重等关键技术难题,更探索出了一条将智能系统深度嵌入传统行政管理流程的有效路径,实现了效率提升与风险管控的双重目标。实践表明,技术的价值最终体现在对业务的赋能上。本系统通过将查重工作自动化、精准化、透明化,不仅极大地解放了管理人员的生产力,更重要的是,它像一台“公平秤”和“过滤网”,增强了奖励评审的严肃性和公信力,对营造风清气正的科研生态产生了积极的推动作用。展望未来,随着人工智能大模型技术的飞速发展,未来的查重系统将不仅能识别文字的“形似”,更能洞察学术思想的“神似”,实现更深层次的学术不端行为检测。同时,推动跨部门、跨地区的科研诚信数据共享与业务协同,构建全覆盖、网络化的科研监督体系,将是下一步发展的重点方向。本项目的经验与成果无疑将为这场深刻的变革提供有益的技术储备与实践参照。

参考文献

　　[1]宋生建,李林,郭超,等.基于自然语言处理技术的科技项目查重系统设计[J].数码设计(电子版),2024(3):885-889.

　　[2]熊良钰,邓伦丹.基于Simhash算法的题库查重系统的设计与实现[J].科学技术创新,2024(9):91-94.

　　[3]刘宏更.基于小样本学习的文档查重系统的设计与实现[D].北京:北京邮电大学,2023.

　　[4]刘丽华,牛金州,张希鹏,等.基于模糊决策的目标数据智能查重[J].网络安全与数据治理,2023,42(S01):59-61.

　　[5]黎斌,卫静婷,吴家隐.基于图像识别与文本特征的作业查重系统研究[J].软件,2024,45(12):20-23.