论文查重是学术研究中一个重要的环节，它可以帮助研究者检测自己论文中是否存在剽窃或抄袭行为。但是，在进行论文查重的过程中，研究人员也会遇到一些常见的难题。以下是几个在论文查重中常见的难题：

1.相似性度量问题

在论文查重中，相似性度量是一个关键问题。但这些相似性度量也存在一些问题。例如，它们可能会忽略一些重要的语义相似性，或者在处理不同类型的数据时存在偏差。因此，研究人员需要选择合适的相似性度量，或者开发新的相似性度量来解决这些问题。

2.文本特征提取问题

在论文查重中，文本特征提取也是一个关键问题。常用的文本特征包括词频、TF-IDF、Word2Vec等。但是，这些文本特征也存在一些问题。例如，它们可能会忽略一些重要的语义信息，或者在处理不同类型的数据时存在偏差。因此，研究人员需要选择合适的文本特征，或者开发新的文本特征来解决这些问题。

3.模型训练问题

在论文查重中，模型训练也是一个关键问题。常用的模型包括机器学习模型、深度学习模型等。但是，这些模型也存在一些问题。例如，它们可能会忽略一些重要的信息，或者在处理不同类型的数据时存在偏差。因此，研究人员需要选择合适的模型，或者开发新的模型来解决这些问题。

4.数据标注问题

在论文查重中，数据标注也是一个关键问题。常用的数据标注包括手动标注、自动标注等。但是，这些数据标注也存在一些问题。例如，它们可能会忽略一些重要的信息，或者在处理不同类型的数据时存在偏差。因此，研究人员需要选择合适的标注方法，或者开发新的标注方法来解决这些问题。

5.算法优化问题

在论文查重中，算法优化也是一个关键问题。常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。但是，这些算法也存在一些问题。例如，它们可能会忽略一些重要的信息，或者在处理不同类型的数据时存在偏差。因此，研究人员需要选择合适的算法，或者开发新的算法来解决这些问题。

在论文查重中，相似性度量、文本特征提取、模型训练、数据标注和算法优化等问题都是常见的难题。研究人员需要选择合适的解决方法来应对这些问题，以提高论文查重的准确性和效率。