在论文查重的过程中，查重系统通过检索论文中的关键词和关键语句，与数据库中存储的文本进行比对。系统会将论文中的句子分解为单词或词组，并与数据库中的文本进行比对，寻找相似或相同的部分。这一过程中，系统可能会使用自然语言处理技术来优化比对效果。

部分查重系统采用连续字符判断法，即如果论文中连续出现一定数量的字符与数据库中的文本相似，则判断为重复部分。这种方法有助于识别出即使经过改写或调整语序的抄袭内容。

除了简单的文本比对外，查重系统还会对句子的语义进行分析，以识别出更深层次的抄袭行为。系统能够识别出论文中的引用内容，并根据引用规范来判断其是否构成抄袭。

为了提高查重的准确性和效率，查重系统通常会采用机器学习算法来构建文本比对和语义分析的模型。这些算法能够学习并识别出文本中的模式和特征，从而更准确地判断抄袭行为。随着技术的发展，一些查重系统开始采用深度学习算法来进一步提升查重效果。深度学习算法能够处理更复杂的文本数据，更准确地识别出抄袭行为。

论文查重需要使用一个大型的数据库来存储论文和抄袭文本。数据库中的文本通常是由人工标注的，以确保其准确性和可靠性。数据库的大小和复杂性对论文查重的准确性和效率有很大的影响。

论文查重的原理是通过文本比对、语义分析和算法模型来实现的。这些技术的不断发展和改进使得论文查重的准确性和效率不断提高，为学术界和教育界提供了更加可靠的学术诚信保障。

2024-07-17 | 作者：paperfree

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