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在撰写毕业论文的过程中，致谢部分往往是学生情感投入最深的内容之一。许多人在完成主体章节后，会怀着感激之情写下对导师、家人和朋友的感谢。然而，一个常见疑问随之而来：这些充满个人色彩的致谢文字，是否也会被查重系统检测？这个问题看似简单，却关系到论文整体重复率的计算方式。

不同高校对致谢部分的查重要求存在明显差异。根据《2025年中国学术论文检测技术白皮书》显示，约67%的高校查重系统默认会扫描全文，包括致谢章节。但其中仅有23%的院校会将这部分内容计入最终重复率统计。这种差异主要源于两个因素：一是致谢内容普遍存在固定表达范式，二是其学术价值判断存在争议。

分析某双一流高校近三年毕业论文数据库发现，致谢部分出现重复的常见场景包括：

判断致谢是否影响查重结果时，需要考虑三个维度：

部分院校在查重系统中预先设置了章节排除规则。例如某理工类高校明确要求检测时自动跳过致谢页，而某师范院校则规定致谢内容重复率不得超过15%。这种差异往往体现在研究生院的论文格式规范文件中。

专业查重工具通常具备章节识别功能。当系统检测到"致谢"标题时，可能触发两种处理方式：一是继续计算该部分重复率但单独标注，二是自动跳过不参与总重复率统计。这取决于系统采用的语义分析模型版本。

现代查重算法会评估文本的学术属性。致谢中出现的"首先感谢""特别感激"等程式化表达，可能被标记为合理重复。但若整段文字与已有论文高度相似，仍可能触发系统警示。

为确保论文顺利通过检测，可以采取以下针对性措施：

避免使用过度模板化的感谢用语。例如将"感谢导师的悉心指导"转化为"特别感激王老师在实验设计阶段提出的三点关键建议"，具体事例能使内容更具辨识度。

合理分段可以降低连续重复风险。建议将感谢对象分为学术指导、技术支持、精神支持等类别，每段聚焦不同群体的具体贡献。这种结构化表达能使查重系统更准确识别文本特性。

使用专业查重服务时，可选择"排除致谢检测"功能。以PaperPass为例，其智能识别系统能自动区分学术内容与非核心章节，用户可自主选择是否包含致谢部分生成报告。这种灵活配置能更真实反映论文核心内容的原创性。

理解查重机制有助于更好处理致谢部分。现代检测系统主要通过以下方式运作：

系统会将文档切分为若干语义单元，通过哈希算法生成特征码。致谢内容因含有大量固定搭配，容易产生局部特征码碰撞。但系统通常会对这类非核心内容设置更高的相似度阈值。

先进的查重工具会区分合理引用与不当重复。对于致谢中出现的机构名称、导师头衔等常规信息，系统可能自动归类为合理引用而不计入重复统计。这种智能判断依赖于持续更新的学术语料库。

当检测到多篇论文致谢部分存在高度相似时，系统会启动特殊分析程序。此时可能产生两种结果：一是标记为合理范式重复，二是触发人工复核机制。这解释了为何不同学校对相同致谢内容可能给出不同检测结果。

值得注意的是，某些查重服务提供章节级精细化管理。例如PaperPass的深度检测模式，可以单独分析致谢部分的重复来源，并区分模板化表达与实质性重复。这种精准解析有助于作者针对性修改。