随着学术不端行为的日益增多，论文查重成为学术评价不可或缺的一环。本文旨在探究在查重过程中，段落相似度的界限，以及如何通过技术手段和学术规范来确保论文的原创性和创新。

通过采用多种方法，对国内外论文查重系统进行了深入分析，识别了查重技术中的关键算法及其对学术论文创新性的影响。尽管查重系统能有效识别直接抄袭和高度相似的文本，但对于段落层面的相似度判定仍存在挑战，这对论文的创新性评价和学术诚信建设提出了新的要求。

基于查重技术的现状，提出了一套基于语义理解的段落相似度评估模型。该模型不仅关注文字的直接相似度，更通过深度学习技术理解段落之间的语义联系，能够更准确地识别和容忍“合理相似度”范围内的论述，同时打击高度模仿和抄袭行为。此外，研究还提出了一系列面向学术界的建议，包括建立更为完善的学术道德教育机制、优化查重技术和流程、以及提升学术评价的多元化。

不仅对查重技术进行了技术优化，更重要的是，它强调了在保障学术原创性和创新性的同时，如何平衡学术自由和学术诚信的关系。对提升学术论文的质量、促进学术环境的健康发展具有重要的理论及实践意义。此外，对国内外高校、研究机构、学术期刊和其他学术评价机构等具有一定的参考价值，能够为它们在制度建设和技术应用方面提供指导。

通过对论文查重中段落相似问题的深入探讨和技术创新，不仅为学术领域提供了一种新的视角，更为确保论文原创性、促进学术成果的健康发展提供了有价值的参考和工具。