论文查重是保障学术诚信和提升学术质量的重要手段，而查重公式作为核心技术之一，其原理对于理解和应用查重工具具有重要意义。本文将从多个方面对论文查重公式原理进行详细解析。
文本相似度计算
在论文查重中，文本相似度计算是核心步骤之一。常用的方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来评估它们的相似程度，而Jaccard相似度则是通过计算两个集合的交集与并集之间的比值来度量相似度。
文本预处理
在进行相似度计算之前，需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等。分词是将文本切分成词语的过程，而停用词则是指在文本中频繁出现但对文本主题无关的词语，需要将其过滤掉以提高相似度计算的准确性。
向量化表示
为了进行相似度计算，需要将文本转化为向量表示。常用的方法包括词袋模型（Bag of Words）和词嵌入模型（Word Embedding）。词袋模型将文本表示为一个词频向量，而词嵌入模型则通过学习词语的分布式表示来捕捉词语之间的语义信息。
相似度计算
利用相似度计算方法对向量化表示的文本进行比对，得到文本之间的相似度值。相似度值越高，表明两篇文本之间的内容重复程度越高。
论文查重公式的原理包括文本相似度计算、文本预处理、向量化表示和相似度计算等多个方面。深入理解这些原理可以帮助我们更好地理解和应用查重工具，提升学术研究的质量和水平。未来，随着技术的不断发展，查重公式可能会更加智能化和高效化，为学术界提供更加可靠的支持。