论文查重（学术不端检测）是通过技术手段识别论文中与已有文献的相似性内容，核心目标是防止学术抄袭、规范学术写作。其原理涉及文本处理、相似性计算、数据库比对等多个技术环节，具体可拆解为以下步骤：
查重系统首先需要对送检论文和比对库中的文献进行标准化处理，消除格式、表述差异对结果的干扰，主要包括：
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格式清洗
去除论文中的非文本元素（如图片、公式、表格格式、页眉页脚、参考文献标识等），仅保留纯文本内容（文字、标点），避免格式差异影响比对准确性。
例：不同文档的 “参考文献” 标注格式（如 [1]、①、脚注）会被统一转换为纯文本描述。
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分词与语义单元提取
- 对于中文论文：采用分词技术（如基于词典或机器学习的分词工具）将连续文本拆分为最小语义单元（如 “人工智能”“深度学习” 等词语或短语）。
- 对于英文论文：以单词为天然分割单元，同时处理复数、时态变化（如将 “running”“ran” 统一还原为 “run”）。
这一步的核心是将文本转化为 “可计算的语言单元”，为后续比对奠定基础。
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去重与降噪
过滤掉无意义的高频词汇（如中文的 “的、是、在”，英文的 “the、and”），以及学术通用表述（如 “摘要”“关键词”“研究表明” 等），聚焦于具有 “区分度” 的核心内容（如专业术语、论证逻辑、数据描述等）。
查重系统的准确性依赖于其背后的比对数据库，数据库规模和覆盖范围直接影响检测效果。主要包含三类数据：
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学术文献库
- 已发表的期刊论文、会议论文、学位论文（本科、硕士、博士）、专著等，例如知网（CNKI）的 “中国学术文献网络出版总库”、万方的 “学位论文全文数据库”。
- 部分系统还会收录预印本、行业报告、研究手稿等灰色文献。
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互联网资源库
包括公开网页、博客、论坛帖子、问答平台内容（如知乎、百度文库）等，防止抄袭网络公开资料。
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自建特色库
部分高校或机构会建立专属数据库，例如本校往届毕业生论文、未公开的内部研究成果等，避免 “校内抄袭”。
系统通过对比送检论文与数据库中文献的文本单元，计算相似程度，核心方法包括：
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字符串匹配（基础层）
采用 “滑动窗口” 或 “哈希算法” 对比连续文本片段：
- 将论文分割为固定长度的片段（如 13 个中文字符或单词），每个片段生成唯一的 “哈希值”（类似文本指纹）。
- 与数据库中文献的哈希值逐一比对，若相同片段数量超过阈值，则标记为 “疑似重复”。
例：若论文中某句话与数据库文献完全一致，会被直接标记为重复。
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语义相似性计算（进阶层）
针对 “改写抄袭”（如同义词替换、句式变换、段落重组），现代查重系统引入 NLP（自然语言处理）技术：
- 通过词向量模型（如 Word2Vec、BERT）将文本转化为数值向量，捕捉词语的语义关联（如 “人工智能” 与 “机器学习” 语义相近）。
- 计算句子或段落的向量相似度，识别 “表述不同但语义一致” 的抄袭内容。
例：将 “苹果公司推出了新款手机” 改写为 “iPhone 制造商发布了新一代产品”，语义相似性算法可识别其重复。
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阈值设定与重复判定
系统会设定相似度阈值（如连续 13 字重复、段落相似度 > 50%），超过阈值的内容被标记为 “重复片段”。不同系统的阈值和判定规则不同（如知网对 “引用” 和 “抄袭” 的区分更严格）。
查重结束后，系统生成详细报告，包含：
- 总文字复制比：论文整体重复率（核心指标）。
- 重复来源：标记每个重复片段对应的数据库文献（如某段来自 2020 年某期刊论文）。
- 引用识别：若论文正确标注引用（如加引号、注明出处），部分系统会将其排除在 “抄袭” 之外（需符合格式规范）。
- 数据库覆盖范围：知网（CNKI）侧重中文期刊和学位论文，Turnitin 擅长英文文献，万方、维普则各有侧重。
- 算法精度：知网的 “大学生论文联合比对库” 包含往届本科论文，对校内抄袭检测更敏感；Turnitin 的语义识别技术对改写抄袭的捕捉更精准。
- 适用场景：高校毕业论文多要求用知网，英文论文常用 Turnitin，初稿检测可用 PaperPass、大雅等工具。
论文查重的核心逻辑是：通过文本预处理提取语义单元，结合数据库比对和相似性算法，识别论文与已有文献的重复内容。其技术本质是 “文本相似性计算”，但需结合学术规范（如引用格式）区分 “合理引用” 与 “恶意抄袭”。了解原理后，学术写作中应注重原创表达，规范引用格式，避免侥幸心理。
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