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投SCI论文之前做查重，很多人盯着总相似度数字看，心里盘算文字部分有没有超标。但论文里不只有文字——公式、图表、代码占了相当大的比重，尤其是数学、物理、工程类文章，公式密度比正文还高。一个绕不开的问题是：iThenticate到底能不能查出这些非文字内容的重复？

答案没那么简单。

iThenticate查重系统入口

https://www.zaojiance.net/iThenticate/

公式查重：能查，但查得很笨

iThenticate的底层引擎是字符串匹配，它做的事情本质上是"看字符像不像"，不是"看意思对不对"。碰到公式的时候，这个特点就被放大了。

用纯文本写的简单公式，比如 E=mc² 或者 y=ax+b，系统会把它当成普通文本去比对。如果你的变量名、运算符排列跟数据库里某篇文章撞上了，会被标红。这没什么好意外的——它就是一串字符，系统当然按字符来处理。

问题出在专业公式编辑器上。用MathType插入的公式对象、用LaTeX编译出来的公式块，iThenticate基本看不懂。它没法解析公式的数学结构，分不清指数、括号和上下标之间的逻辑关系。系统能抓到的只是公式里零散的文本符号——变量名、希腊字母之类的——但这些碎片化的字符比对，跟"判断两个公式是否相同"完全是两回事。

有人专门做过测试。arXiv上有一篇论文，拿两个完全不同的偏微分方程丢进iThenticate：一个是抛物型的反应扩散方程（含u_t），一个是双曲型的Klein-Gordon方程（含u_tt）。两个方程的解完全不一样，物理含义天差地别——用作者自己的话说，"就像牛和马的区别"。结果iThenticate给出的相似度是61%。因为它把两个公式里相同的字母和运算符号一个一个拆开比，发现大部分"零件"是一样的，就判定"高度相似"。

还有一个更荒诞的例子：g=1+|z|+|f|^{1/2} 和 g=(1+|z|+|f|)^{1/2}，一个绝对值在外面取完平方根再加，一个先加完再整体开方，数学上完全不等价。iThenticate认为它们是同一个公式——因为它根本不认识括号。

所以对于公式查重，现状是：简单文本公式会被查，但查的是字符表面相似度，不是数学等价性；专业编辑器输出的公式对象，系统基本无能为力。目前没有主流查重软件能对数学公式做结构性比对，这件事还是得靠审稿人的眼睛。

图表查重：只看文字，不看图形

iThenticate对图表的处理逻辑比较直白——它只读图表里的文字，不看图表本身。

图表标题、图例、坐标轴标签、数据注释，这些以文本形式存在的部分，系统会正常比对。你把别人论文的图注原封不动抄过来，大概率被标红。但图表的柱状图长什么样、折线图走势如何、散点怎么分布——这些视觉信息，系统完全不处理。

有个细节值得注意：如果你的图表是以图片格式插入的（截图、JPG、PNG），连图表里的文字都不会被识别。只有可编辑的文本内容才在检测范围内。换句话说，用Word画的表格，表头文字会被查；截图贴上去的表格，整个都不会被查。

这对SCI投稿意味着什么？图表本身的图形结构不会被查重，但图注文字、数据来源说明这些文本部分得自己注意。直接复制别人论文里的图表标题，或者把别人的图注改个日期就拿来用，这些都会留下痕迹。

代码查重：取决于你怎么放进去

计算机类论文经常涉及代码片段。iThenticate对代码的态度取决于代码的呈现形式。

以纯文本形式直接粘贴在论文里的代码，系统按普通文本规则处理。如果你的代码跟GitHub上的开源项目或者其他论文里的代码片段高度重合，会被标红。这一点不少CS领域的研究者踩过坑——觉得自己写的代码跟别人一样是"正常现象"，但查重系统不管这些，字符撞了就是撞了。

如果把代码放到附录，或者用截图方式插入，系统通常识别不了代码内容，这部分就不在检测范围。不过从学术规范角度，代码引用了别人的库或者复现了别人的算法，该有的引用还是要给。

LaTeX用户的特殊麻烦

用LaTeX写论文的人需要额外留意。有机构明确指出：从LaTeX直接生成的PDF，iThenticate可能无法正常处理。原因是LaTeX编译过程中，公式、表格等元素会以特殊方式嵌入PDF，文本提取引擎可能抓不到完整内容。

德国癌症研究中心（DKFZ）图书馆的建议是：如果你的论文用LaTeX写的，提交查重时请提供一份纯文本文件，只包含文字部分，需要手动去掉所有公式、表格和图形。这听起来很麻烦，但确实是目前比较稳妥的做法。

图片抄袭怎么办？iThenticate管不了，但有别的工具

iThenticate不管图片这件事，在学术界并不是秘密。问题是，如果有人直接复制了别人论文里的实验图像——比如一张显微照片、一个Western blot图——iThenticate完全发现不了。

这正是ImageTwin这类工具存在的理由。ImageTwin专门做学术图片查重，基于深度学习算法提取图片特征，跟PubMed、IEEE等数据库里的已发表图片进行比对。它能识别旋转、镜像、裁剪、亮度调整等常见处理手段，甚至能检测图片拼接和AI生成的图像。

目前不少SCI期刊已经在审稿流程中引入了ImageTwin或者类似工具（如Proofig）作为辅助手段。文字查重靠iThenticate，图片查重靠ImageTwin，两条线并行。但对于作者来说，投稿前主动做图片自查还不是常规操作，大多数人只做了文字查重就提交了。

实际影响：公式对查重率到底有多大干扰？

对于数学、物理、工程等公式密集型论文，这个问题很实际。

公式在iThenticate里的处理方式会导致两个方向的偏差。一是虚高——系统把不同公式中的相同符号拆开比对，算出大量"伪匹配"，把相似度拉高。前文提到的61%就是典型例子。二是虚低——作者为了降低重复率，把公式里的变量字母全换一遍（x换成ξ，t换成τ），系统就认为公式不同了，但实际上数学内容完全一样。

两种情况都不好。虚高可能导致编辑误判你的论文抄袭，虚低则掩盖了真正的自我抄袭。这也是为什么有学者在ResearchGate上公开质疑：用iThenticate来判定数学论文的相似度，到底合不合理？

比较务实的做法是：

• 用专业工具（MathType、LaTeX）编写公式，让系统把它们当成不可解析的对象，减少伪匹配

• 公式周围的文字说明尽量用自己的话写，不要把"其中α为温度系数，β为摩擦系数"这类句式跟别人写得一字不差

• 如果查重报告里公式相关部分标红严重，在cover letter里跟编辑说明情况，附上公式来源引用

• 通用符号和标准表达（如 p<0.05、F=ma）的少量重合通常不会被计入，不必过度担心

总结一下各部分的查重能力

iThenticate是一把文本查重的尺子，拿它去量公式、图片、代码，量不准是正常的。了解它能做什么、做不了什么，才能在投稿前做出正确的判断。