论文狗的论文查重原理主要基于文本预处理和文本匹配两大步骤。首先，文本预处理是论文查重过程中的关键一环。在这一步骤中，论文狗会进行一系列操作来优化文本数据，以便于后续的匹配工作。其中，分词技术将文本切分为独立的词语单元，以便更好地识别重复内容。去除停用词则能够排除那些对查重结果影响较小的高频词汇，如“的”、“了”等，以提高查重的准确性。词干提取技术进一步将不同形式的单词转化为相同的词根形式，确保即便单词形式不同，也能被正确识别为重复内容。最后，词频统计生成文本的特征向量，为后续的匹配算法提供数据基础。
接下来是文本匹配阶段。在这一阶段，论文狗采用多种算法对预处理后的特征向量进行比对。这些算法包括字符串匹配、哈希函数以及余弦相似度等。字符串匹配算法直接比较文本中的字符串是否相同或相似，而哈希函数则通过计算文本的哈希值来快速判断文本是否重复。余弦相似度则是一种更为高级的匹配方法，它通过计算两篇论文在词汇空间中的夹角余弦值来衡量它们的相似度。相似度得分越高，说明两篇论文越相似，存在重复的可能性就越大。
此外，论文狗还注重语义相似度的判断。它利用自然语言处理技术中的词义相似度计算方法、主题模型等方法，深入分析文本内容，进一步提高匹配的准确性。这样，即使两篇论文使用了不同的词汇或表达方式，只要它们传达的语义相同或相似，论文狗也能准确识别出重复内容。
总的来说，论文狗的论文查重原理是通过复杂的文本预处理和匹配算法，实现对论文中重复和抄袭内容的快速准确检测。这一原理为学者提供了有效的辅助工具，帮助他们确保论文的原创性和学术价值，维护学术诚信。