在學術界，論文查重系統被廣泛應用于檢測學術不端行為，如抄襲和剽竊。這些系統通過一系列復雜的算法和技術來分析和比對提交的論文與已有文獻之間的相似度。以下將詳細介紹國外論文查重系統的工作原理。
文本預處理
在進行相似度比對之前，論文查重系統會對待檢測的論文進行文本預處理。這一步通常包括去除文本中的格式標記、停用詞和特殊符號，并將文本轉換為標準格式和統一編碼，以便后續的處理和比對。
支持與證據：
根據相關研究，文本預處理是論文查重系統中至關重要的一步，可以有效提高比對的準確性和效率。文本預處理算法的優化和改進可以顯著影響系統的性能和用戶體驗。
相似度計算
在文本預處理完成后，系統會使用特定的算法計算論文之間的相似度。常用的相似度計算算法包括余弦相似度、Jaccard相似度和編輯距離等。這些算法會根據文本的詞頻、詞序和詞義等特征來量化論文之間的相似程度。
支持與證據：
相關研究表明，不同的相似度計算算法在不同場景下具有不同的優劣勢。選擇合適的相似度計算算法對于提高查重系統的性能至關重要。相似度計算算法的優化和改進也是當前研究的熱點之一。
數據庫比對
相似度計算完成后，系統會將計算得到的相似度與數據庫中已有的文獻進行比對。數據庫中的文獻通常包括已發表的學術論文、期刊文章和專業書籍等。系統會檢索數據庫中與待檢測論文相似度較高的文獻，并生成相應的查重報告。
支持與證據：
研究表明，數據庫比對是論文查重系統中最耗時的一步，但也是最關鍵的一步。數據庫的規模和質量直接影響系統的查重效果和用戶體驗。不斷完善和更新數據庫是提升系統性能的重要途徑之一。
國外論文查重系統的工作原理是基于文本預處理、相似度計算和數據庫比對等關鍵步驟。隨著人工智能和自然語言處理技術的不斷發展，相信未來的論文查重系統將會更加智能化和高效化，為學術研究提供更加全面和可靠的支持。