文本预处理：首先，系统对提交的论文和已有文献进行文本预处理。这包括去除文本中的格式、标点符号、停用词（如“的”，“在”，“与”等常见词语）等，以便进行有效的文本比对。
分词和特征提取：系统将文本分成单词或短语，以便进一步的处理。然后，系统提取文本的特征，通常使用词袋模型（Bag of Words）或词嵌入（Word Embeddings）等方法来表示文本。
相似度计算：系统使用不同的相似度计算方法来比较已提交的论文与已有文献之间的相似度。最常用的相似度计算方法之一是余弦相似度（Cosine Similarity），它测量两个文本向量之间的夹角。较小的夹角表示较高的相似度。

参考数据库：检测系统通常使用大型文献数据库，如学术期刊、学位论文、互联网上的网页、其他学术文献等，作为比对的参考源。
结果报告：系统生成一个相似性分数或报告，指示提交的论文与数据库中的哪些文献存在相似性。如果相似性超过某个阈值，系统可能会标记论文为可疑或需要进一步审查。
需要注意的是，论文查重检测系统不能确定相似性是否是由合法引用或公共领域的文本所致。因此，最终的判定通常由人工审查来进行，以确定是否存在抄袭或未经充分引用的问题。
这些系统的原理基于计算机文本处理和自然语言处理技术，使其能够自动化地识别文本之间的相似性，帮助维护学术诚信和知识产权。

论文查重检测系统的原理是通过比较一篇待检测的论文与已经存在的文献、网络上的其他文本，以确定其相似度和重复性。这类系统旨在检测论文抄袭、剽窃或未经充分引用他人工作的情况。以下是论文查重检测系统的一般工作原理：1、文本采集：系统首先会收集并存储大量的文献、学术论文、书籍和互联网上的文本数据，以便与待检测的论文进行比较。2、文本预处理：待检测的论文和已有文本都需要经过文本预处理步骤，例如分词、去除停用词、词干化和标准化文本格式，以确保比较的准确性。3、特征提取：系统会从文本中提取特征，这些特征可以是单词、短语、句子或段落的组合，用于表示文本的内容和结构。4、相似度计算：系统使用不同的算法来计算待检测论文与已有文本之间的相似度。常见的方法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。这些相似度度量方法帮助确定文本之间的相似程度。5、阈值设定：系统会设定一个相似度阈值，超过这个阈值的文本被标记为重复或可疑。阈值的设定取决于系统的具体配置和用户需求。6、报告生成：系统生成查重报告，其中列出了与待检测论文相似的已有文本的部分，并标识出可能的抄袭或引用不当的内容。报告通常包括相似度百分比和详细的相似文本片段。7、用户反馈：系统将报告提供给用户，用户可以查看报告并采取适当的行动，如修订论文或引用相关文献。值得注意的是，不同的论文查重系统可能使用不同的算法和技术，包括基于规则的方法、基于语言模型的方法、基于机器学习的方法等。检测系统的准确性和性能可能因系统的设计和数据源的质量而异。检测系统的目标是帮助确保学术诚信，防止抄袭和剽窃的发生。