论文查重系统旨在检测文本的重复程度，保障学术成果的原创性，其核心算法原理复杂且精妙，主要包括以下几种。

字符串匹配算法

这是最基础的算法，它将待检测文本分割成若干字符串片段，再与数据库中的文本进行逐字比对。就像拼图游戏，把论文拆分成小块“拼图”（字符串），然后在数据库这个大“拼图库”里找完全匹配的“拼图块”。例如，若待查重文本中有“人工智能技术发展迅速”这句话，系统会将其拆分成“人工智能”“技术发展”“发展迅速”等字符串，若数据库里某篇文献有完全相同的字符串组合，就会被判定为重复。不过，这种算法简单直接但不够智能，容易因简单的语序调整或同义词替换而漏检。

基于词频统计的算法

该算法关注词语在文本中出现的频率。它会统计待查重文本和数据库文本中每个词的出现次数，通过计算词频向量之间的相似度来判断重复程度。以“水果市场苹果畅销，香蕉也受欢迎”和“水果市场中香蕉有人买，苹果销量好”为例，虽然语句表述不同，但“水果”“市场”“苹果”“香蕉”等词频有相似性。系统会为每个词赋予权重，根据权重计算相似度阈值，超过阈值则判定重复。但这种方法对语义理解有限，可能会把语义不同但用词相近的文本误判为重复。

语义分析算法

这是较为先进的算法，它尝试理解文本的语义含义，而不仅仅是表面的文字。就好比人读文章，能理解句子背后的意思。例如，“他开车去上班”和“他驾车前往工作地点”，语义分析算法能识别出这两句话表达的是同一件事，即便用词不同。它通过自然语言处理技术，分析词语间的语义关系、句子结构等，构建语义模型来检测重复，大大提高了查重的准确性和智能性。不过，该算法对技术要求高，实现复杂且成本较大。