论文查重背后的原理涉及到多种查重算法，其中最常见的是基于文本相似度的算法。这些算法通过比较待检测文本与已知文本库中的文本相似性，来确定是否存在抄袭或重复内容。
在这些算法中，最常用的是基于文本的向量化表示，如TF-IDF（词频-逆文档频率）和Word2Vec等。TF-IDF通过计算词项在文档中的频率与其在整个文档集合中的逆文档频率的乘积来表示文档，而Word2Vec则将单词映射到高维向量空间，通过词向量之间的距离来衡量文本相似性。
还有基于语法结构的查重算法，如n-gram模型和句法分析等。这些算法不仅考虑了词汇层面的相似性，还考虑了句法结构的相似性，从而提高了查重的准确性和鲁棒性。
常见的查重算法及其优缺点
常见的查重算法包括余弦相似度、Jaccard相似度和编辑距离等。余弦相似度适用于大规模文本的相似性比较，但忽略了文本的语义信息；Jaccard相似度适用于短文本的相似性比较，但对文本长度较为敏感；编辑距离适用于检测文本中的拼写错误和小的修改，但对于长文本的比较效率较低。
还有基于深度学习的查重模型，如Siamese神经网络和BERT等。这些模型通过学习文本的语义表示来提高查重的准确性和泛化能力，但需要大量的训练数据和计算资源。