光明日报社发起 · 光明网与网晴科技共同研发建设

光明学鉴

学术质量保障平台 · 基于光明思政大模型

依托光明思政大模型与“八库一图”知识中枢,把编辑专家逐条核对的经验,沉淀为可查、可复核、可留痕的能力,为高校提供学术不端线索巡检与学术质量审校服务。

建议从一个学院、一届论文的专项巡检起步。

查重 查的是“像不像”
盲审 判的是“好不好”
光明学鉴 核的是“真不真”

查重与盲审都不可替代,但二者之间仍有一类细密、繁重的核查:参考文献是否真实存在,引文与原文是否一致,所引文献是否已撤稿,论文数据能否找到依据。光明学鉴的定位,就是运用技术手段填补这一段真伪核验的空白。

实测批次
7批
实测论文
1,700余篇
核验参考文献
3万余条
撤稿文献底库
7万+ 条
学术不端检测维度
14个

核心能力

五项核查 · 三层审校

两条服务线共用同一套引擎、同一个证据标准。一条解决存量排查,一条解决增量把关。

学鉴 · 巡检

五项核查

院校批量,按批次交付。学校提供学位论文、教师期刊论文和课题成果,系统全量核查,经人工复核后出具分校专项报告。

  1. 01 引文真实性 核查文献是否存在、撤稿与预警状态
  2. 02 引文忠实性 核对原文,检查改字、改义与断章
  3. 03 事实与数据 论断与证据对账,可核事实联网查证
  4. 04 作者、期刊与项目 核对作者身份、期刊资质与基金标注
  5. 05 重复与洗稿 识别洗稿线索,区分同题独立写作

学鉴 · 审校

三层审校

师生日常,随时使用。教师、研究生和编辑上传稿件,问题逐条标注,修改意见可一键采纳,处理过程全程留痕。

  1. 01 表述规范审校 理论提法、领导人职务与机构名称、政治表述与导向风险
  2. 02 字词与格式校对 错别字与异形词、标点数字量词、体例与著录规范
  3. 03 引文深度审校 经典著作引文定本核对、出处与版本溯源、史实与时间线

文章质量评价

闸门与计分双层判定,六维分档与雷达图,证据与判定分开呈现,评价结论只作辅助。

共用底座两条服务线共用同一套引擎与依据

光明思政大模型语义判读本机运行
“八库一图”知识中枢8 个专项库+知识图谱
思政经典著作定本库版本 · 页码 · 定本文字
撤稿文献底库7 万+ 条 · 以出版方声明为准
期刊预警名单历年版本留痕
权威文献核验通道多路核验 · 全程留痕

机器出证据 · 人下结论 · 学校作认定

红级线索 100% 人工复核,无问题不进报告,不输出任何 AI 概率分。语义模型只回答有限问题,数值、表格与引文原文的核对不交给模型裁定。

查重解决“文字重复”,光明学鉴解决“内容真伪”

两类工具互补而非替代。参考文献是否存在、引文是否准确、数据是否有据,需要另外核验。

问题类型 传统查重 光明学鉴
伪托、错归的经典引语 不比对引语真伪 伪句库 + 定本核验,核对实际出处与转引关系
版本混标、假性伪页码 无法核对版本与页码 版本—页码—文字三元组核验,纠错式提示“疑为版本混标”
编造参考文献、幻觉引用 库中本无此文 多通道逐条核验是否存在,零命中留痕、标注待核
引用已撤稿文献 不核查撤稿状态 比对 7 万+ 条出版方撤稿记录,区分勘误与撤稿
AI 洗稿、换说法重写 字面重合率低,可能漏检 语义比对与数据、引文、结构核查,区分洗稿线索与同题独立写作
编造问卷、访谈与统计数据 不核查数据真实性 论断与证据的数字对账,未证实不等于编造

运行规则

三条铁律:有据才报,可证可辩

学术质量关系重大,技术系统须经得起核对。三条铁律写进系统,也写进对每一所高校的承诺。

一

有据才报

查得到的才报,查不到的如实标注“待核”。宁可少报,不乱报。

二

证据可外部复核

每条线索附完整证据包:引用原文、来源出处、核验路径与比对结果。学校学术委员会可逐条核对,第三方可独立验证,系统不做黑箱。

三

只出线索、不做认定

认定权、处理权在学校。教育部令第40号明确,高校学术委员会负责学术不端行为的调查、认定。系统把核查做在前面,判断和决定留给学校。

鉴

取镜鉴之义:有物方显、所照皆实、照见而非裁断。名字即承诺。衡量平台质量,更重要的是每条线索能否回到证据、经得住核对。

数据安全四条承诺

部署方式与数据处理范围,在合作前与学校确认。

论文全文不出机构

支持私有化部署,稿件与批量论文全程留在本地。

语义判读全程本机

语义模型本机回环运行,不向外部服务发送论文内容。

联网核查有红线

仅发送抽取的事实短句。标题、作者、导师、校名绝不外发,外发字段白名单可作合同附件。

分校隔离与留痕

一校一报告,绝不混校。操作与处置全程留痕,支持机构审计。

合作启动前可先签署保密协议。承诺不留存、不用于训练,提供审计接口。学校仍是质量责任主体和数据责任主体。

服务与合作

三种服务与部署模式

按学校场景与数据管理要求,选择批次服务、云端订阅或校内部署。

建议起步

模式一

专项巡检服务

按批次交付服务式交付

学校提供批量论文,平台全量核查。交付分校专项报告与证据包,红级线索人工复核后写入报告。不开放机构自助批量核查,避免滥用。

适合抽检前自查、专项排查。

模式二

云端订阅

按需配置常态化使用

团队版、机构版席位订阅,按模块与用量配置,按需扩容。数据处理与留存规则,订阅前明确。

适合投稿前自查、编辑日常审校。

模式三

私有化部署

校内运行数据不出域

全套能力部署在学校本地,论文与核查数据全程留在机构内。支持国产信创环境适配。

适合数据管理要求严格的场景。

合作流程五步

从一次专项巡检开始,全程有规则、有留痕、有支持。

1

需求沟通

明确核查范围,签署保密协议。

2

材料提交

学位论文、教师期刊论文或课题成果。

3

全量核查

系统逐项核查,人工复核线索。

4

报告交付

要情摘要、问题详情卡与证据包。

5

答疑与整改

解读发现的问题,支持后续整改。

2 周内到校解读交付后 2 周内到校,帮助学校理解报告与证据。
提供学院工作方法围绕“摸底、卡点、分工、留痕”,支持学院安排排查与整改。
三类问题分别处置学术不端线索、引注规范差错、政治性提示分栏输出,各归各的处置线。

申请试用

先以一个学院、一届论文,
做一次专项巡察

看清问题与能力边界,确认价值后,再决定把哪些能力接入日常流程。问题被外部发现的代价远高于自查,自查的窗口期就在问题被外部揭开之前。

联系人王燕龙

已合作用户单位:央属机构、国家级文化机构与北京市级用户单位。

申请试用