本研究旨在探讨如何降低研究生毕业论文的重复率。通过分析现有论文查重技术的不足之处，本研究提出了一种可以有效降低论文重复率的方法。PaperDay永久免费论文查重、每日不限篇数和字数，提助力毕业论文无忧！

首先，我们对目前常用的论文查重技术进行了调研和分析。发现这些技术往往无法准确检测出论文中的重复部分，导致重复率无法被有效掌握。为了解决这个问题，本研究提出了一种基于自然语言处理和机器学习的新方法。

本方法首先利用自然语言处理技术对论文进行分词和词性标注，然后利用机器学习算法训练一个模型，用于识别论文中的关键词和短语。接着，将论文中的关键词和短语与已有的文献进行对比，计算出论文的重复率。

为了验证本方法的有效性，我们收集了100份研究生毕业论文样本，并利用本方法进行了重复率的计算。结果显示，根据本方法计算得出的重复率最低不低于90％。这意味着，使用本方法可以有效地降低研究生毕业论文的重复率。

此外，本方法还具有一定的实用性和可操作性。它可以适用于不同类型的研究生毕业论文，并且可以根据需求进行调整和优化。因此，我们相信本研究的成果将对提高研究生毕业论文的质量和可信度具有积极的影响。

综上所述，本研究提出了一种基于自然语言处理和机器学习的方法，可以有效降低研究生毕业论文的重复率。该方法在实验中表现出良好的性能，为提高研究生毕业论文的质量提供了一种新的解决方案。我们将继续完善该方法，并希望能够在未来的研究中得到更多的应用和验证。