Was spricht für Ouriginal?

Ouriginal entwickelt sich ständig weiter, um unseren Kunden eine optimale Lösung für den Textabgleich zu bieten. Die vielseitigen Funktionen unseres Produkts kombinieren eine gründliche Textanalyse mit einem detaillierten, leicht zu lesenden Bericht und können helfen, Plagiate zu verhindern. 

Die intuitive Benutzeroberfläche macht das Verfolgen und Vergleichen von Ergebnissen und das Navigieren durch die verschiedenen Werkzeuge einfach. Ouriginal kann in mehreren Sprachen eingesetzt werden und lässt sich nahtlos in Ihre bestehende Arbeits- und Lernumgebung integrieren. Die Software von Ouriginal kann Schreibmuster erkennen um die Urheberschaft von Texten zu verifizieren. Unser Produkt ist damit bestens zur Verhinderung von Ghostwriting und Vertragsbetrug eingesetzt werden.

Funktionen

Nahtlose Integration

Unsere Tools lassen sich nahtlos in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren, ohne dass Sie diese in irgendeiner Weise ändern müssten. Ouriginal kann in einer ständig wachsenden Liste von Lernmanagementsystemen und eLearning-Tools, mit deren Anbietern wir zusammenarbeiten, integriert werden.

Metrics: Detaillierte Schreibstil-Analyse

Durch diese Funktion erreicht die Stilometrie eine neue Dimension. Unter Verwendung vordefinierter quantitativer Parameter kann die Softwareverschiedene Schreibstile analysieren und Schreibermusteridentifizieren, die dann zur Verifizierung des Autors eines Dokuments verwendet werden können, um Ghostwriting oder Täuschungen durch beauftragte Dritte zu verhindern.

Sprachenübergreifender Textabgleich (CLTM)

Die CLTM (Cross-Language Text Matching) Funktion ermöglicht es, übereinstimmenden Text auch dann zu identifizieren, wenn er aus einer anderen Sprache übersetzt wurde. Die Software von Ouriginal kann Ähnlichkeiten in Texten unabhängig von der verwendeten Sprache erkennen.

Lizenzierte Inhalte aus zuverlässigen Quellen

Wir sind bestrebt, unsere bereits große  Datenbank ständig zu erweitern, um sicherzustellen, dass sie für unsere Kunden relevant und aktuell bleibt. Neben den über das Internet frei zugänglichen Open-Access-Inhalten beinhaltet unsere redaktionelle Strategie auch die Aggregation wichtiger wissenschaftlicher Inhalte von akademischen Verlagen wie Springer, Taylor & Francis, Wiley, IEEE und Gale/Cengage.

Reduzierung von falschen positiven Ergebnissen

Falsch positive Ergebnisse (in der Fachsprache sogenannte ‚false positives‘) können die Gesamtanalyse stark beeinträchtigen und die Bewertung der Urheberschaft eines Textes für einen Benutzer zunehmend frustrierend machen. Unsere auf Machine Learning basierenden Algorithmen identifizieren falsch-positive Ergebnisse und schließen sie von der Analyse aus, wodurch die Genauigkeit der Ergebnisse erhöht wird.

Detaillierte Berichte: Klare Übersicht Ihrer Analyse

Unser Analysebericht enthält detaillierte Informationen und präsentiert die Ergebnisse in einem leicht lesbaren Format. Der Bericht hebt die Textübereinstimmungen im zu überprüfenden Dokument hervor und listet die relevantesten Quellen für den übereinstimmenden Inhalt auf.

Schauen Sie sich unseren Beispielbericht hier an!

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