投稿因为论文重复率被拒怎么办？实用解决指南

在学术研究与论文发表过程中，「重复率过高」是期刊编辑最常给出的拒稿理由之一。许多作者辛辛苦苦完成的研究，却因重复率未达标被退回，不仅影响发表进度，还可能打击研究信心。本文将深入分析原因、提供可操作的降重技巧，并针对含AIGC生成内容的场景，介绍小发猫降AIGC工具的高效使用方法，帮你快速解决问题。

一、论文重复率被拒的核心原因

要解决问题，先明确「为什么会被判重复率高」——常见原因可分为4类：

• 直接复制文献内容：未对引用的观点、数据或语句进行改写，甚至忘记标注参考文献；
• 自我抄袭：将已发表的论文（如本科/硕士 thesis、会议摘要）中的内容直接复制到新论文，未说明来源；
• 术语与公式的重复：专业领域的核心术语、标准公式（如数学推导、化学结构式）无法修改，但过度堆砌会导致局部重复率飙升；
• AIGC生成内容的「机器痕迹」：若论文部分内容由AI生成（如ChatGPT、文心一言），其表述易呈现「模板化」「逻辑趋同」特征，被查重系统识别为「非人类原创」，导致重复率虚高。

二、降低论文重复率的通用技巧

针对不同原因，可采用以下方法逐一突破：

1. 引用内容：从「直接复制」到「间接转述」

对于必须引用的观点或数据，避免逐字照搬——用「用自己的话总结核心逻辑+标注来源」的方式改写。例如：原句「Smith et al. (2022) found that AI-generated text has a 38% higher repetition rate than human-written text」（直接引用），可改为「Smith团队2022年的研究显示，AI生成的文本重复率较人工撰写内容高出约38%（Smith et al., 2022）」（间接转述）。

2. 自我抄袭：明确标注「已发表内容」

若需复用自己过往的成果，需在论文中说明「本部分内容基于作者此前发表于《XX期刊》的研究（Zhang, 2021），现扩展分析XX变量」，并在参考文献中列出对应文献，避免查重系统判定为「未标注的自我抄袭」。

3. 术语与公式：通过「语境补充」降低重复权重

专业术语（如「卷积神经网络CNN」）无法修改，但可通过「解释性描述」稀释重复率——例如将「CNN是一种深度学习模型」改为「卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习的核心模型之一，主要用于处理网格状数据（如图像）的特征提取」。公式则可添加「推导说明」（如「该公式源于能量守恒定律，其中变量X代表……」），减少孤立公式的重复占比。

三、含AIGC内容的特殊处理：小发猫降AIGC工具使用指南

四、被拒后如何重新投稿？

修改完成后，不要直接投回原期刊——建议按以下步骤操作：

• 1. 查看编辑返回的「拒稿意见」，明确重复率高的具体章节（如「引言第3段重复率达40%」）；
• 2. 在「返修信（Rebuttal Letter）」中详细说明修改措施：「针对引言第3段的重复问题，我们通过间接转述引用内容+补充术语解释，将重复率降至8%；同时用XX工具优化了AI生成部分的表述，AIGC识别率从22%降至3%」；
• 3. 若原期刊对重复率要求过于严格（如≤5%），可考虑转投对AIGC内容更包容的期刊（需提前查看期刊「作者指南」）。