文本是互联网信息资源的一种主要存在形式。随着互联网的不断发展和网络数字资源的日益丰富,给人们提供了资源共享和信息交流的便利平台。已经成为人们信息获取的重要来源,同时为广大科研工作者和师生提供了便捷的学术交流机会。一个文本经过增添删改字词或改变说法重述之后便可以形成新的文本,这种行为称为文本的复制或抄袭。文本复制检测技术就是防止这种行为、保护文本知识产权、端正学术风气和提高信息检索效率的重要手段。目前,中英文文本复制检测技术较成熟。但由于藏文与中英文语言天然存在差异,诸多中英文自然语言的复制检测技术并不能完全适用于藏文,也无法用它们来检测藏文文本的复制率。这一空白导致了很多民族高校和藏学研究者出现了论文质量低、学术气氛差和学术创新难以提高等现象。那么,如何针对这种现象设计并实现藏文文本的复制率检测系统是本课题研究的重点。经过分析中英文复制检测结果,发现一般抄袭者所抄袭的最小单元不会小于句子这个粒度。因为句子是文本内容中具有完整语义的基本文本单元。因此,本文是基于藏文句子级别的复制检测方法,利用空间向量的余弦相似度算法计算藏语句子的相似度。该算法的关键是选取特征向量,用特征向量生成向量空间模型,最后计算余弦相似度。文中对文本复制检测技术进行了研究。根据文本复制检测的基本步骤对藏文文本进行预处理、文本分块、特征提取、句子相似度计算,最后用句子相似度来度量整篇藏文文本的抄袭率。在藏文文本预处理时,考虑了编码的统一性和可存储性分别对藏文文本的编码和藏文字符编码进行了研究,将其统一转换成Unicode编码。在藏文文本分块时,采用了藏文句子边界识别方法,把藏文文本按句子为粒度进行分块处理。同时建立句子与文档的倒排索引表,减少重复句子的两两比较和定位句子的位置信息。在藏文文本的特征提取时,采用了藏文自动分词方法,用TF-IDF计算每个词的频率,构建词频向量集。其次,计算待检测文本的每个文本块与库文本的文本块之间的相似度来度量整片文本的复制率。最后,用待检测文本进行测试,对测试结果进行了比较和分析,用查准率和查全率两个性能指标评价藏文文本复制检测技术。