在学术界，论文查重是确保学术诚信和保证学术质量的重要环节。本文将深入探讨计算机论文查重系统的工作原理，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
文本预处理
查重系统会对待检测的文本进行预处理。这一步骤包括去除文本中的标点符号、停用词以及进行词干提取等操作，以便后续的相似度计算和比对。
在这一阶段，查重系统还可能会对文本进行分词处理，将文本分解成单词或短语，以便后续的文本表示和比对。
文本表示
接下来，查重系统会将经过预处理的文本转换成可计算的数值表示形式。常见的文本表示方法包括词袋模型（Bag of Words，简称BoW）和词嵌入（Word Embedding）等。
词袋模型将文本表示成一个向量，向量的每个维度对应一个词汇，在文本中出现的词汇对应的维度取值为该词汇在文本中的出现次数或权重。
词嵌入是一种将词汇映射到低维连续向量空间的技术，它可以更好地捕捉词汇之间的语义关系，提高文本表示的效果。
相似度计算
在文本表示完成后，查重系统会利用相似度计算方法来衡量待检测文本与已有文本之间的相似程度。常用的相似度计算方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。
余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来度量它们之间的相似程度，取值范围在[-1, 1]之间，数值越接近1表示相似度越高。
Jaccard相似度则是通过计算两个集合的交集与并集的比值来度量它们之间的相似程度，取值范围在[0, 1]之间，数值越接近1表示相似度越高。
通过对计算机论文查重系统的工作原理进行全面解析，我们可以更好地理解这一技术的核心流程和方法。未来，我们可以进一步研究和优化查重系统的算法和性能，提高其准确性和效率，为学术研究提供更加可靠的支持。