在论文写作中，除了文字内容的重复问题，图表、公式、数据等非文本类元素的重复性检测同样重要。许多学生因忽略这类问题导致查重率偏高，甚至影响论文质量。本文以PaperPass为代表工具，解析非文本类重复项的识别原理与应对策略，帮助用户全面提升论文规范性。
一、非文本类重复项的常见类型
非文本类重复项主要包括以下三类：
数据图表：直接复制他人研究中的柱状图、折线图等可视化数据表达形式；
公式推导：未合理改写或标注来源的数学公式、物理模型；
实验设计：实验步骤、仪器参数等描述性内容的过度相似性。
这些内容虽不直接参与文字重复率计算，但可能因表述逻辑或结构相似被查重系统标记为“潜在重复项”。例如，PaperPass的算法会通过分析段落逻辑关联性，对实验方法中连续5个步骤完全一致的情况进行提示。
二、查重工具的非文本检测逻辑
以PaperPass为例，其查重引擎通过多维度技术实现非文本类重复识别：
语义关联分析
基于Transformer的Attention机制，系统会提取图表标题、公式注释等描述性文本的语义特征，并与数据库中的文献进行比对。例如，若两篇论文的“实验材料制备流程”描述逻辑高度一致，即使具体参数不同，仍可能被标记为“结构性重复”。
自建库补充检测
用户可上传本地文件（如实验记录、专利文档）建立私有数据库，扩展非文本内容的检测范围。例如，将课题组前期发表的图表说明文件加入自建库，可避免因内部资料未公开导致的误判。
跨模态内容溯源
对于PDF文档中的公式和图表，系统通过OCR技术识别文字描述，并结合上下文分析其原创性。例如，某论文引用的傅里叶变换公式若与3篇文献的注释表述雷同，将在查重报告中标注相似来源。
三、优化非文本内容的实操建议
针对上述检测逻辑，可通过以下方法降低非文本类重复风险：
数据图表重构
避免直接截图他人研究成果，使用Origin、Python等工具重新绘制；
调整图表配色方案与坐标轴标注方式，例如将柱状图改为堆叠图。
公式与实验步骤改写
对经典公式补充推导过程说明，例如将“F=ma”扩展为“基于牛顿第二定律推导得出：F=ma”；
使用被动语态重构实验步骤，如将“我们称量了5g样本”改为“样本经电子天平精确称量（5.00±0.01g）”。
利用查重报告定向优化
在PaperPass导出的Word标注报告中，重点关注黄色标记的“结构性重复”段落；
通过分屏编辑功能，对照“相似文献来源”调整非文本元素的描述逻辑。
四、技术边界与学术伦理平衡
需特别注意，查重工具对非文本内容的检测存在局限性：
纯图像格式的流程图、手写公式目前无法直接检测语义重复性；
仪器型号、试剂参数等专有名词的重复不计入查重率。
因此，建议将工具检测结果与人工审核结合：
通过查重报告定位高风险段落；
对标记内容进行学术规范性审查，例如核查数据来源标注是否完整；
使用引文管理软件（如Zotero）统一管理非文本元素的参考文献。
非文本类重复项的识别与优化，是提升论文原创性的重要环节。通过理解查重工具的技术逻辑，结合主动的内容重构策略，学生可系统性地降低论文重复风险。建议在写作初期即建立非文本元素的管理规范，并善用PaperPass等工具的多维检测功能，实现学术质量的全流程把控。
