本篇研究生毕业论文摘要旨在探讨论文查重系统是如何根据相似度来判断论文的。随着研究生毕业论文的数量不断增加，学术界对于确保论文的原创性和学术诚信性的要求也越来越严格。论文查重系统应运而生，成为了一种重要的工具来评估和比较研究生毕业论文的相似度。

论文查重系统的核心思想是通过比对论文的文本内容，判断其与其他论文之间的相似度。为了实现这一目标，论文查重系统借助于自然语言处理、文本对比和相似度算法等技术手段。

首先，论文查重系统会对论文进行文本预处理，包括去除停用词、标点符号和数字等，并将文本转化为计算机可处理的形式。接着，系统会提取论文的关键词，以便后续的相似度计算。

在相似度计算阶段，论文查重系统采用了多种相似度算法。其中一种常用的方法是词袋模型（Bag of Words），该模型将文本表示为一个向量空间模型，并通过计算词频来度量文本之间的相似度。另外还有基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的方法，该方法将文本中的每个词赋予一个权重，并使用这些权重来衡量相似度。

此外，计算机还可以通过词向量模型（Word Embedding）来捕捉词汇与语义之间的关系。常用的词向量模型有Word2Vec和GloVe等，它们可以将词汇表示为高维空间中的向量，并根据向量之间的距离来衡量相似度。

最后，论文查重系统会根据相似度的阈值判断论文是否存在抄袭行为。相似度阈值的设定通常由学校或学术机构制定，超过这个阈值的论文将被认定为存在抄袭嫌疑。

综上所述，论文查重系统根据多种相似度算法来判断研究生毕业论文的相似度。通过文本预处理、关键词提取和相似度计算等步骤，系统能够有效地评估论文的原创性和学术诚信性，从而确保高质量的研究成果产出。