Сервисы проверки уникальности текста

Впервые об уникальности текстов заговорили еще задолго до появления интернета. Этот показатель имел первостепенное значение для печатных СМИ (журналов, крупных газет), а также учебных заведений, где предъявлялись определенные требования к качеству научных публикаций и работ (дипломов, диссертаций). Однако совершенно иначе на уникальный текст стали смотреть именно в 2000-х годах. Для современного копирайтинга – направления работы с текстовым контентом для сайтов – параметр уникальности имеет особое значение.

Уникальный – значит, оригинальный, не имеющий копий и аналогов в других источниках. От этого параметра зависят «судьбы» большинства веб-сайтов в интернете, поскольку он оказывает влияние:

1. на объем качественного трафика (интересные, не скопированные текстовые материалы напрямую влияют на интерес к страницам целевой аудитории);
2. позиции веб-ресурса в поисковой выдаче (страницы с выявленным плагиатом хуже ранжируются, индексируются с низкими показателями, что отражается на результатах выдачи в целом);
3. рост лояльности аудитории.

Последний факт – утверждение спорное, поскольку уникальность текста не говорит о его привлекательности и красоте. Однако читателей гораздо чаще привлекают материалы, с которыми они не знакомились ранее.

Основные виды уникальности текста

Чтобы понимать, чем один уникальный текст отличается от другого, следует разобраться, на что вообще указывает этот параметр. Понятие уникальности демонстрирует процентное соотношение общего объема текста, не имеющего совпадений с иными текстовыми материалами в других источниках, к тексту, который так или иначе был заимствован.

К примеру, 60% уникальности – показатель, который свидетельствует, что 40% конкретной статьи было заимствовано в одном или нескольких источниках. Когда мы говорим о заимствовании, имеем в виду повторяющиеся фразы, словосочетания, предложения или целые абзацы текста.

Если показатель уникальности составляет 0%, речь идет о полностью скопированном материале. 100%, наоборот, демонстрирует абсолютную оригинальность контента. К высокой уникальности относят статьи, которые после проверки демонстрируют от 90% до 100%.

Если данные составляют от 79% до 90-91%, скорее всего речь идет о рерайте – статье, которая была переписана в виде изложения (наверняка вам приходилось их писать в школе на уроках русского языка) с других материалов в интернете.

Основные способы проверки уникальности

До 2006-2008 года большинство заказчиков в сфере копирайтинга проверяли полученные от авторов статьи вручную. Рандомно копировали 1-2 предложения в разных частях текста, брали их в кавычки и вставляли в окно поисковой системы. Если в выдаче появлялась фраза с полным совпадением, такой текст автоматически считался плагиатом, хотя реальный процент его уникальности никто не выяснял.

Сегодня, чтобы проверить параметр конкретного текстового фрагмента или целой статьи, можно воспользоваться одним из доступных в сети сервисов проверок. Их довольно много.

Так для отслеживания плагиата в научных работах, диссертациях, публикациях в журналах рекомендуют пользоваться такими сервисами как:

• Scopus – крупнейшей международной базой данных, в которой собраны и проинденсированы тысячи работ в техническом, гуманитарном, медицинском направлениях (включая серийные издания, журнальные пуликации, материалы различных конференций и многое другое);
• «Антиплагиат ВУЗ» – российский сервис проверки на антиплагиат, помогающий осуществлять проверку студенческих работ, рефератов, дипломных на предмет их подлинности (чтобы препятствовать бесконтрольному скачиванию чужих работ и выдачи их за собственные).

Для проверки копирайтерских работ чаще всего применяют вышеуказанные сервисы.

Эти программы используют один из основных алгоритмов проверки: шингловый или корреляционный. Некоторые комбинируют оба способа поиска неуникальных фрагментов.

Шингловая проверка на наличие плагиата

Суть метода состоит в обнаружении в тексте фрагментов, совпадающих с другими материалами в интернете. Работает это следующим образом:

программа удаляет из текста знаки препинания, а также предлоги, союзы, местоимения и другие элементы, относящиеся к категории «стоп-слов» и не несущих большой смысловой нагрузки;

после этого оставшийся текст делится программой на отдельные фрагменты по 4-6 слов в каждом (эти фрагменты именуют шинглами);

выполняется поиск аналогичных фрагментов в текстах на других сайтах через поисковые системы Google, «Яндекс», Mail.ru, Yahoo.com и пр.;

подводятся итоги поиска.

Система автоматически рассчитывает процентное соотношение уникальных и неуникальных шинглов и выдает эти данные проверяющему.

Корреляционные алгоритмы

Суть проверки статьи в данном случае сводится к поиску материалов, которые совпадают с проверяемым по смыслу. Такие алгоритмы помогают находить не только скопированный контент, но и хорошо справляются с задачей поиска не очень качественного рерайта.

В отличие от шингловых, корреляционные алгоритмы помогают сравнивать статьи целиком или крупными абзацами/разделами, а не только по отдельным фразам.

Чтобы программа могла оценить текст по смысловой нагрузке, создан алгоритм, осуществляющий проверку по использованию синонимов, переставленным в тексте фразам и словам. Сама процедура осуществляется следующим образом:

1. Программа автоматически делит весь материал на отдельные части.
2. В каждой из выделенных частей находит слова, которые были использованы чаще других.
3. Производит сверку по «весомым» (часто встречающимся) словам с другими материалами, размещенными в интернете.

Если программа обнаруживает в сети материал с аналогичным количеством и расположением «весомых» слов или находит в сети тексты, где в одном предложении повторяется несколько слов, такой материал она автоматически считает неуникальным. Кстати, именно этот принцип проверки текстов использует популярный в России сервис Text.ru.

Программы проверки уникальности существенно упростили жизнь владельцам веб-сайтов, поскольку помогают исключить риск размещения плагиата – материала, на публикацию которого его правообладатель разрешения не предоставлял.