\"Tortured Phrases\": Why Bad Paraphrasers Get Papers Retracted
Why \"counterfeit consciousness\" used to mean AI in published papers, how tortured phrases get research retracted, and how to use a paraphrasing tool that doesn't produce them.
Pada tahun 2021, sebuah pasukan integriti penyelidikan yang berpangkalan di Toulouse menerbitkan senarai frasa yang telah muncul dalam artikel sains komputer dan yang tidak begitu masuk akal. "Kesedaran palsu." "Kekaburan pengiraan." "Pembelajaran mendalam." "Penghargaan yang tidak teratur." "Bahaya di dada." Setiap satunya ialah versi ganti sinonim bagi istilah teknikal sebenar—kecerdasan buatan, pengkomputeran awan, pembelajaran mendalam, nilai rawak, kanser payudara. Artikel yang menggunakan frasa-frasa itu telah lulus semakan plagiarisme, tetapi gagal apabila diuji oleh pembaca manusia yang benar-benar memberi perhatian.
Pasukan itu mencipta nama untuk penggantian ini: frasa yang diseksa. Kertas asal menjejaki mereka kepada alat parafrasa — kedua-dua alat manual yang digunakan oleh kilang kertas mengelak pengesanan plagiarisme dan alat automatik yang digunakan oleh sesetengah penyelidik pada kerja mereka sendiri. Penemuan itu mencetuskan gelombang penarikan balik yang berterusan hingga 2026. Sehingga kiraan terkini, lebih 1,400 kertas kerja yang diterbitkan telah ditarik balik atau dibenderakan kerana pencemaran frasa yang diseksa, dengan kebanyakannya tertumpu dalam bidang kejuruteraan, sains komputer dan bioperubatan.
Panduan ini menerangkan tentang frasa yang diseksa, cara ia dihasilkan, sebab ia menamatkan kerjaya dan menarik balik kertas kerja, alat yang digunakan oleh jurnal untuk mengesannya dan cara memastikan aliran kerja parafrasa anda sendiri tidak menghasilkannya.
What tortured phrases are
Frasa yang diseksa ialah istilah teknikal yang diiktiraf yang telah digantikan dengan setara yang digantikan dengan sinonim — biasanya istilah yang tidak jelas dari segi tatabahasa tetapi secara semantik tidak masuk akal kepada sesiapa sahaja di lapangan. Transformasi biasanya berlaku perkataan demi perkataan, tanpa mengambil kira sama ada frasa yang terhasil adalah sesuatu yang pakar domain akan katakan.
Contoh klasik daripada kajian asal 2021: dalam kertas kerja mengenai "tanah kayu tidak teratur" (hutan rawak), pengarang membincangkan "kepersisan tinggi" model tetapi tidak menyedari bahawa mereka juga telah menulis tentang "pokok sempadan" (pokok keputusan) dan "memungut terurus" (pembelajaran diselia). Kandungan teknikal kertas itu, dalam erti kata tertentu, adalah penyelidikan sebenar — tetapi prosa telah diproses oleh alat yang tidak mengetahui maksud mana-mana istilah ini.
A typology of how they appear:
Penggantian jangka tunggal. Istilah teknikal biasa digantikan dengan sinonimnya. "Kecerdasan buatan" menjadi "kesedaran palsu" atau "kuasa otak palsu." "Pengkomputeran awan" menjadi "pengiraan jerebu" atau "pemprosesan wap." "Data besar" menjadi "maklumat besar" atau "data besar."
Penggantian frasa idiomatik. Tetapkan frasa dalam medan diganti. "Kesenian" menjadi "keadaan mutu kerja." "Terbaik dalam kelas" menjadi "ideal dalam kelas." "Masa nyata" menjadi "berterusan" atau "masa tetap."
Kesalahan pengendalian akronim. Akronim digantikan seolah-olah ia adalah perkataan. "MRI" menjadi "pengimejan resonans yang menarik." "RNA" menjadi "menghakis ribonukleik." "JavaScript" dibahagikan kepada "kandungan Java."
Penggantian khusus domain. Istilah khusus medan digantikan dengan sinonim daripada domain yang berbeza. "Kanser payudara" menjadi "bahaya dada." "Sel suria" menjadi "sel berasaskan matahari." "Serangan jantung" menjadi "kegagalan koronari" (yang sebenarnya betul, tetapi dalam konteks di mana "serangan jantung" ialah istilah standard medan).
Struktur tatabahasa ayat biasanya kekal. Kandungan semantik dimusnahkan. Pengulas meluncur mungkin merinduinya; penyemak dengan notis kepakaran domain serta-merta.
How they happen
Frasa yang diseksa datang daripada beberapa sumber yang berbeza.
Kilang kertas menggunakan alat penggantian sinonim. Ini adalah kebimbangan asal yang mendorong penyelidikan 2021. Kilang kertas menghasilkan kertas palsu secara berskala, selalunya dengan menghuraikan kertas sebenar sedia ada dan menjual kertas "baharu" yang terhasil kepada penyelidik yang membeli kepengarangan. Untuk mengelakkan pengesanan plagiarisme, mereka menjalankan sumber melalui penggantian sinonim yang agresif. Output melepasi semakan plagiarisme (tiada padanan rentetan tepat) dan gagal imbasan mana-mana pakar domain (istilah teknikal adalah salah).
Penyelidik menggunakan parafrasa dalam talian percuma tanpa menyemak. Ini adalah sumber moden yang lebih biasa. Penutur bahasa Inggeris bukan asli, pelajar di bawah tekanan tarikh akhir, atau sesiapa sahaja yang cuba mengurangkan jumlah perkataan menjalankan teks mereka melalui alat parafrasa percuma. Alat ini menggantikan sinonim merentas dokumen. Pengarang tidak membaca dengan teliti kerana prosa masih membaca secara tatabahasa — dan menyerahkan kertas kerja dengan terminologi khusus bidang yang kini salah sepanjang keseluruhannya.
LLM dalam konfigurasi segera yang luar biasa. Model bahasa moden seperti ChatGPT dan Claude biasanya tidak menghasilkan frasa yang diseksa apabila diminta untuk menghuraikan, kerana ia memahami konteks. Tetapi corak gesaan tertentu masih boleh mencetuskan gelagat penggantian peringkat perkataan. Meminta model untuk "menulis semula ini dengan lebih pelbagai" atau "menggunakan sinonim sepanjang" kadangkala menghasilkan output frasa terseksa, terutamanya pada kandungan teknikal yang model itu kurang tahu.
Saluran paip terjemahan melalui bahasa perantaraan. Menerjemahkan kertas daripada bahasa Inggeris ke Rusia ke bahasa Cina kembali ke bahasa Inggeris (atau mana-mana rantaian yang serupa) boleh menghasilkan corak frasa terseksa kerana setiap langkah terjemahan menggantikan padanan peringkat perkataan yang tidak digubah semula ke dalam istilah teknikal asal.
Dalam pengalaman kami membantu penyelidik, sumber kedua — penyelidik yang tidak bersalah menggunakan parafrasa yang buruk — ialah punca paling biasa bagi frasa terseksa dalam kertas bukan penipuan. Penulis tidak cuba menipu; mereka cuba menambah baik bahasa Inggeris mereka atau memendekkan bahagian. Alat itu memusnahkan istilah mereka tanpa memberitahu mereka.
Why they get papers retracted
Frasa yang diseksa kini dianggap sebagai bukti sama ada penglibatan kilang kertas atau penggunaan AI yang tidak didedahkan, yang kedua-duanya mencetuskan proses penarikan balik di kebanyakan jurnal.
Penaakulan telah menjadi lebih tegar dalam tempoh dua tahun yang lalu. Lima atau enam tahun dahulu, sebuah makalah dengan susunan frasa yang ganjil mungkin sudah diperbetulkan — editor akan meminta penulis membetulkan istilah dan menerbitkan semula. Namun hari ini, frasa yang sama dianggap sebagai petunjuk bagi masalah yang bersifat sistematik. Walaupun kajian asasnya kukuh, kehadiran frasa yang dipaksa menunjukkan bahawa penulis sama ada membeli makalah tersebut, menggunakan alat parafrasa yang agresif untuk mengelakkan pengesanan plagiat, atau tidak menyemak pruf hasil kerja mereka sendiri mengikut standard yang boleh diterbitkan. Tiada satu pun daripada penjelasan ini yang baik.
Jurnal khusus telah membuat dasar itu jelas. IEEE, ACM, Elsevier dan Springer mempunyai semua panduan editorial yang dikemas kini pada 2024-2025 untuk menganggap frasa yang diseksa sebagai alasan untuk menarik balik tanpa memerlukan bukti niat. Kemas kini dasar editorial Wiley 2026 menambah bahawa "frasa terseksa yang ditemui selepas penerbitan akan mengakibatkan penarikan balik melainkan pengarang boleh menunjukkan penggantian yang terhasil daripada terjemahan atau proses penyuntingan yang didokumenkan dan bukan daripada penglibatan kilang kertas."
Penarikan balik juga merosakkan reputasi pengarang dengan cara yang kompaun. Kertas yang ditarik balik kekal dalam rekod pengarang. Semakan agensi pembiayaan. Semakan jawatankuasa carian. Pengarang bersama yang tidak bertanggungjawab terhadap frasa tersebut akan ditanda nama dalam penarikan balik. Frasa yang diseksa adalah salah satu daripada beberapa isu editorial yang boleh menamatkan kerjaya akademik secara fungsional, terutamanya untuk penyelidik awal kerjaya.
How journals are catching them now
The detection ecosystem has matured.
Penyaring Kertas Bermasalah. Dibangunkan oleh pasukan yang sama yang mencipta istilah itu, penyaring ialah alat dalam talian percuma yang mencari PubMed dan pangkalan data lain untuk frasa terseksa yang diketahui. Ia digunakan oleh editor, penyemak rakan sebaya dan pasukan integriti di jurnal untuk mengimbas penyerahan dan kertas kerja yang diterbitkan. Alat ini mengekalkan senarai frasa yang dikemas kini secara kerap — kini lebih 5,000 — dan membenderakan mana-mana kertas yang mengandunginya.
Pengimbasan editorial sebelum semakan rakan sebaya. Beberapa penerbit utama (IEEE, Elsevier, Springer) telah menyepadukan pengimbasan frasa terseksa ke dalam saluran penyerahan mereka. Penyerahan diimbas semasa pengambilan. Kertas dengan hits biasanya dikembalikan kepada pengarang dengan permintaan penjelasan sebelum semakan rakan sebaya bermula.
Pemantauan selepas penerbitan. Alat seperti Penyaring Kertas Bermasalah juga mengimbas kertas yang sudah diterbitkan. Hit mencetuskan siasatan oleh pasukan integriti penyelidikan penerbit. Siasatan mungkin membawa kepada luahan kebimbangan, pembetulan atau penarikan balik bergantung pada perkara yang ditemui.
Kesedaran pengulas. Pengulas sebaya semakin dilatih untuk melihat frasa yang diseksa dalam bidang mereka sendiri. Panduan pengulas daripada jurnal utama kini secara eksplisit termasuk "imbas istilah teknikal luar biasa yang mungkin menunjukkan kerosakan alat parafrasa."
Jika kertas kerja anda akan ditarik balik kerana frasa yang diseksa, anda biasanya akan mengetahui dalam tempoh 6-18 bulan selepas penerbitan — selalunya selepas kertas itu dipetik oleh orang lain, yang menambah kerosakan apabila petikan tersebut perlu dijejaki dan dimaklumkan.
How to avoid producing them yourself
Beberapa tabiat menghalang frasa yang diseksa dalam kerja anda.
Jangan tampalkan keseluruhan kaedah atau bahagian hasil anda ke dalam parafrasa percuma generik. Ini adalah tindakan berisiko paling tinggi. Parafrasa percuma yang dioptimumkan untuk "keunikan" (iaitu, mengelak pengesanan plagiarisme) biasanya menggunakan penggantian sinonim yang agresif. Mereka tidak mempunyai konsep tentang istilah teknikal yang mana standard bidang dan yang boleh ditukar ganti. Output akan mempunyai frasa yang diseksa dalam kandungan teknikal.
Jika anda mesti menghuraikan teks teknikal, gunakan parafrasa akademik yang sedar petikan. Alat seperti alat parafrasa kami dilatih untuk mengekalkan terminologi dan pemformatan petikan khusus disiplin. Istilah standard bidang — "pembelajaran mendalam," "hutan rawak," "kanser payudara," "pemodelan persamaan struktur" — dikekalkan semasa penulisan semula. Hanya prosa sekeliling yang berubah.
Baca setiap bahagian yang diparafrasa sebelum menyerahkan. Khususnya, imbas untuk sebarang istilah teknikal yang kelihatan asing atau yang anda tidak tulis. Jika anda melihat "kesedaran palsu" di mana anda biasanya akan menulis "kecerdasan buatan", itu adalah frasa terseksa yang diperkenalkan oleh alat itu. Pulihkan istilah asal. Memadankan bacaan lalu dengan laluan melalui perubahan yang dijejaki pembaca pruf AI menjadikan penggantian lebih mudah dikesan, kerana setiap pengeditan muncul sebagai perubahan diskret yang boleh anda tolak.
Semak teks terjemahan terhadap sumbernya. Jika anda telah menterjemah kertas melalui mana-mana saluran paip AI, imbas versi bahasa Inggeris untuk sebarang istilah teknikal yang tidak sepadan dengan apa yang anda tulis dalam bahasa Inggeris yang sesuai dengan medan asal anda. Saluran paip terjemahan ialah sumber umum frasa yang diseksa, terutamanya untuk rantaian Inggeris-Rusia-Bahasa Inggeris yang digunakan untuk mengelakkan plagiarisme.
Gunakan Penyaring Kertas Bermasalah sebelum penyerahan. Ia percuma. Ia mengambil masa kira-kira 30 saat. Ia menandakan mana-mana frasa terseksa yang diketahui dalam manuskrip anda. Jika anda sama sekali menggunakan parafrasa, semakan ini patut dijalankan sebagai langkah prapenyerahan terakhir.
Jangan percaya "skor keunikan" sebagai proksi untuk kualiti. Alat yang menjanjikan markah "keaslian" atau "keunikan" yang tinggi biasanya mencapai skor tersebut melalui penggantian sinonim yang menghasilkan frasa yang diseksa. Pengesanan plagiarisme dan penulisan yang baik bukanlah perkara yang sama. Kajian literatur yang dipetik dengan baik dengan terminologi standard bidang mungkin mempunyai skor persamaan yang sederhana kerana istilah standard bidang dikongsi merentas kertas — dan tidak mengapa.
Paraphrase Without Destroying Your Terminology
Our paraphrasing tool preserves technical terms, citations, and meaning. Free tier includes every feature.
Try the Paraphrasing ToolParafrasa semantik vs penggantian sinonim
Perbezaan yang melindungi kerja anda ialah perbezaan antara dua pendekatan yang pada asasnya berbeza untuk parafrasa.
Penggantian sinonim ialah perkara yang dilakukan oleh kebanyakan alat parafrasa percuma. Alat ini mengambil ayat, mencari sinonim perkataan demi perkataan, dan menggantikannya. "Rangkaian saraf mencapai ketepatan tinggi" mungkin menjadi "Rangka kerja saraf mencapai ketepatan tinggi." Kadang-kadang output boleh diterima; selalunya ia menghasilkan frasa yang diseksa. Alat ini tidak memahami perkara yang menjadikan frasa secara teknikal betul dalam bidang anda.
Parafrasa semantik ialah perkara yang dilakukan oleh parafrasa akademik yang baik. Alat ini memahami maksud ayat dan menulisnya semula sambil mengekalkan istilah teknikal yang standard bidang. "Rangkaian saraf mencapai ketepatan tinggi" mungkin menjadi "Rangkaian saraf kami mencapai ketepatan tinggi pada penanda aras." Istilah ini dikekalkan kerana alat itu mengiktiraf "rangkaian saraf" sebagai istilah standard medan, bukan frasa untuk disinonimkan.
Perbezaannya adalah struktur, bukan kosmetik. Alat yang dibina pada parafrasa semantik akan mengekalkan "kanser payudara" kerana ia mengiktiraf konteks domain perubatan. Alat penggantian sinonim akan menggantikannya dengan "peril bosom" kerana, pada peringkat perkataan, "bosom" dan "peril" ialah sinonim kamus untuk "payudara" dan "kanser."
Anda biasanya boleh mengetahui pendekatan yang digunakan oleh alat parafrasa dengan mengujinya pada perenggan yang padat dengan istilah teknikal. Tampal bahagian kaedah ke dalam alat. Baca output. Jika istilah teknikal itu kekal (pembelajaran mendalam, hutan rawak, pemodelan persamaan struktur, kanser payudara), alat itu menggunakan parafrasa semantik. Jika anda melihat frasa baru (pembelajaran mendalam, tanah kayu yang tidak teratur, menunjukkan keadaan utama, bahaya dada), alat itu menggunakan penggantian sinonim dan tidak boleh digunakan pada kandungan akademik. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang perkara yang perlu dicari dalam parafrasa gred akademik, lihat perbandingan kami tentang alat parafrasa yang mengekalkan petikan.
Citation-aware academic paraphrasing that preserves technical terminology. Free tier includes every feature.
Frequently asked questions
S: Bagaimanakah saya boleh mengetahui sama ada kertas kerja saya telah menyeksa frasa sebelum diserahkan?
Jalankannya melalui Penyaring Kertas Bermasalah (percuma di tapak projek Cabanac et al.). Alat ini menyemak manuskrip anda terhadap senarai lebih 5,000 frasa terseksa yang diketahui. Hit dibenderakan dengan istilah yang diperbetulkan. Anda juga boleh mencari kertas anda secara manual untuk sebarang istilah teknikal yang tidak sepadan dengan perbendaharaan kata biasa anda di lapangan. Jika anda telah menggunakan alat parafrasa percuma pada manuskrip, bahagian berisiko tertinggi biasanya kaedah dan hasil, di mana istilah teknikal adalah paling padat.
S: Apakah yang perlu saya lakukan jika saya mendapati kertas saya yang diserahkan mempunyai frasa yang menyeksa?
Hubungi editor dengan segera, sebelum semakan rakan sebaya berakhir. Terangkan apa yang berlaku (anda menggunakan alat parafrasa yang memperkenalkan penggantian). Sediakan manuskrip yang telah diperbetulkan. Editor biasanya memperlakukan pendedahan proaktif dengan sangat berbeza daripada penemuan kemudian. Kebanyakan akan menerima penyerahan semula yang diperbetulkan jika anda bertindak sebelum isu itu dikesan secara bebas. Jika kertas itu telah diterbitkan, hubungi pejabat integriti penyelidikan jurnal untuk meminta pembetulan. Lebih awal anda bertindak, lebih rendah peluang penarikan balik secara rasmi.
S: Adakah LLM seperti ChatGPT dan Claude selamat digunakan untuk parafrasa?
LLM moden biasanya jauh lebih baik daripada parafrasa percuma yang berdedikasi dalam memelihara istilah teknikal, kerana mereka memahami konteks. Walau bagaimanapun, mereka tidak kebal terhadap frasa yang diseksa. Corak gesaan khusus ("gunakan sinonim," "tulis semula untuk variasi," "jadikan ia lebih unik") boleh mencetuskan gelagat penggantian peringkat perkataan. Jika anda menggunakan LLM untuk parafrasa, gesa ia untuk "memelihara semua istilah teknikal dan pemformatan petikan" secara eksplisit dan sentiasa mengesahkan output terhadap sumber anda. Untuk parafrasa berkepentingan tinggi pada manuskrip yang boleh diterbitkan, parafrasa akademik yang mengetahui petikan adalah lebih selamat daripada gesaan LLM generik.
S: Bagaimanakah Penyaring Kertas Bermasalah kekal terkini?
Pasukan di belakangnya (diketuai oleh Guillaume Cabanac di Universiti Toulouse) mengekalkan senarai terbuka frasa yang dikumpulkan daripada analisis forensik kertas yang ditarik balik dan dibenderakan. Komuniti menyumbang penemuan baru. Apabila kilang kertas mengembangkan corak penggantian mereka, frasa baharu ditambah. Senarai pada masa ini melebihi 5,000 penyertaan dan berkembang setiap bulan. Jika anda menemui frasa yang diseksa dalam medan anda sendiri yang tiada dalam senarai, anda boleh menyumbangkannya — penyaring menjadi lebih berguna apabila komuniti menambah istilah khusus medan.

Ema is a senior academic editor at ProofreaderPro.ai with a PhD in Computational Linguistics. She specializes in text analysis technology and language models, and is passionate about making AI-powered tools that truly understand academic writing. When she's not refining proofreading algorithms, she's reviewing papers on NLP and discourse analysis.