论文查重前要不要统一文档里字符的大小写这个问题，它触及了很多人对查重系统工作原理的一个常见误解。很多人觉得这些系统可能跟Word的拼写检查器一样，对大小写特别敏感，或者觉得统一一下格式能让报告看起来更干净，甚至能降低重复率。这种想法可以理解，但实际上，在论文查重这个环节，纠结于字符的大小写，基本上是在做一件无用功，甚至有时候还会给自己添点小麻烦。

我们得先搞明白论文查重系统到底是个什么东西。它本质上是一个文本比对程序，一个巨大的文本搜索引擎。它的核心任务是把你的论文内容拆分成一小块一小块的文字片段，然后去它背后那个海量的数据库里找有没有一模一样或者高度相似的内容。这个系统在设计的时候，工程师们早就考虑到了大小写这个问题。学术写作里，一个单词出现在句首会大写，出现在句中可能就是小写，但它们表达的是同一个意思。如果系统把“Theory”和“theory”当成两个完全不同的词来处理，那它的比对结果将会变得极其不准确，数据库里海量的文献会因为这种大小写差异而被错误地判定为“不重复”，这显然是违背查重系统设计初衷的。所以，几乎所有主流的论文查重系统，比如知网、维普、Turnitin这些，在算法层面都默认将文本进行标准化处理，其中就包括把所有的英文字母都转换成同一种形式（通常是全小写）之后再进行比对。也就是说，不管你写的是“Machine Learning”还是“machine learning”，在系统眼里，它们就是同一个东西。

既然系统本身就不在乎大小写，那你花时间去手动统一文档里的大小写，自然就不会对最终的重复率产生任何影响了。这个操作就像你出门前非要给汽车轮子刷上一层新油漆一样，对汽车的性能没有任何帮助，纯粹是心理安慰。你把所有英文单词的首字母都改成大写，或者把所有专有名词都改成小写，提交上去之后，系统计算出的总相似比数字，跟你修改之前会是一模一样的。它不会因为你看起来“整齐”了就给你加分，更不会因为你“混乱”了就给你扣分。

不仅如此，有时候刻意去统一大小写反而会带来风险。最典型的例子就是专有名词，比如人名、地名、机构名或者特定的缩写。你写“IBM”和“ibm”，在系统算法里可能是一样的，但在评审老师的眼里，前者是规范的，后者就是不专业的。再比如一些特殊的基因名称或者化学符号，大小写的变化可能代表完全不同的物质，你如果为了所谓的“统一”而强行修改，那就会造成事实性的科学错误，这种错误比重复率高要严重得多。