论文查重系统通过一系列复杂的算法和技术来计算论文之间的相似度。以下是论文查重系统进行相似度计算的主要步骤和方法：

一、预处理阶段

文本格式转换：

将论文从各种格式（如Word、PDF等）转换为统一的文本格式，以便进行后续处理。

文本清洗：

去除论文中的无关信息，如页眉、页脚、页码、图片、表格等，只保留纯文本内容。

对文本进行分词、去停用词、词性标注、句法分析等处理，以提高相似度计算的准确性。

二、特征提取阶段

关键词提取：

从文本中提取出关键词或短语，这些关键词或短语能够代表文本的主题和内容。

向量表示：

将文本转换为数值型的向量表示，如词频向量、TF-IDF向量等。这些向量能够反映文本中各个词汇的出现频率和重要性。

三、相似度计算阶段

余弦相似性：

通过计算两个向量之间的余弦值来评估它们的相似度。余弦值越接近1，表示两个向量越相似。

Jaccard相似系数：

通过比较两个集合（如关键词集合）的交集和并集来计算相似度。交集越大、并集越小，相似度越高。

哈希函数技术：

将文本片段哈希化为二进制码，通过计算这些二进制码之间的汉明距离来评估文本的相似度。这种方法具有较快的计算速度和较高的查重准确性。

局部敏感哈希（LSH）：

一种基于哈希函数的技术，能够在保持数据相似性的同时降低数据的维度。LSH常用于大规模数据集的相似度搜索和查重任务。

其他算法：

如Simhash算法、k-gram算法等，这些算法也具有各自的特点和适用场景。

四、比对与匹配阶段

数据库比对：

将提取的特征或向量与数据库中的已有文献进行比对，找出相似的部分。

段落或句子级比对：

对论文进行段落或句子级的划分，并分别进行相似度计算，以识别出具体的重复或抄袭内容。

阈值设定：

根据设定的相似度阈值来判断论文是否存在抄袭问题。阈值通常根据学校、期刊或出版机构的要求进行设定。

五、结果输出与反馈阶段

生成查重报告：

将计算得到的相似度结果以报告的形式呈现给用户，报告中通常包括相似度百分比、重复部分的具体位置、来源文献等信息。

提供修改建议：

根据查重结果，为用户提供修改建议，以帮助用户降低论文的相似度并提升论文的原创性。

综上所述，论文查重系统通过预处理、特征提取、相似度计算、比对与匹配以及结果输出与反馈等多个阶段来计算论文之间的相似度。这些阶段涉及多种算法和技术，共同构成了论文查重系统的核心功能。