隨著科學技術的不斷進步和發展，學術界越來越重視學術誠信。 其中，剽竊檢查作為衡量學術誠信的重要指標，在研究生的評審和出版中被廣泛使用。 作為國內知名的學術資源資料庫和抄襲查系統之一，CNKI在第一次抄襲查中具有較高的準確性和可靠性。 然而，我們發現CNKI**抄襲檢查系統在識別附錄內容方面存在一定的困難和不足。
附錄作為研究生畢業的重要組成部分，往往包含詳細的研究資料、圖表、實驗方法、演算法等補充材料。 但是，CNKI的抄襲檢查系統無法準確識別和識別附錄的內容。 這主要是因為CNKI重複核對系統在處理文字時主要考慮文字的主要部分，而對附錄等非主題內容的處理不夠精確。 因此，在抄襲檢查過程中，附錄經常被忽略或無法完全匹配和識別，從而影響抄襲檢查結果的準確性和可信度。
造成此問題的主要原因如下。 首先，CNKI重複檢查系統在設計時沒有針對附錄內容設計特殊的處理演算法和規則。 其次，附錄的內容往往具有研究性質，呈現形式多樣複雜，給系統的識別和匹配帶來了一定的困難。 第三，CNKI系統主要依靠文字相似度演算法進行重複檢查，對非文字內容的處理不夠完善。
針對上述問題，我們提出了一些改進策略，以提高CNKI抄襲檢查系統對附錄內容的識別能力。 首先，我們建議CNKI的抄襲檢查系統應設計有專門的附錄處理模組，通過提取附錄的關鍵資訊，對附錄進行準確識別和匹配。 其次，系統可以引入影象識別、語義分析等技術，對附錄中的非文字資料進行處理和識別，提高抄襲檢查結果的準確性。 此外，我們還建議，在使用CNKI**抄襲檢查系統時，研究者應對附錄內容進行標註和標註，以幫助系統正確識別和處理附錄內容。
綜上所述，CNKI的重複核對系統無法準確識別附錄內容是乙個問題。 為了解決這個問題，我們提出了一些改進策略，希望能提高系統對附錄內容的識別能力和抄襲檢查結果的準確性。 未來，我們可以進一步研究和改進，以提高抄襲檢查系統的整體效能和可靠性，為學術界提供更好的學術誠信。