论文查重系统的原理可以分为两个基本步骤：文本预处理和文本匹配。
文本预处理：主要包括分词、去除停用词、词干提取、词频统计等操作。分词是将文本分解成独立的词语，去除停用词是指去除文本中出现频率较高，但实际意义较小的词，如“的”、“了”等。在此基础上可以使用词干提取技术将不同形式的单词转化为相同的基本形式，统一进行处理，最后再进行词频统计，生成文本的特征向量。
文本匹配：对于预处理得到的特征向量，论文查重系统可以使用多种算法来进行匹配，如字符串匹配、哈希函数、余弦相似度等。其中，余弦相似度比较常用，其核心是计算两篇论文之间在词汇上的相似度，将相似度计算结果转化为0~1之间的相似度得分，得分越高代表两篇文章越相似。
除了上述基本步骤外，论文查重系统还可以采用以下一些扩展技术：
1. 外部信息引入：比如通过引入百科全书、期刊文章等资料，对待检测文本与引用文献进行比较，从而确定论文的原创性。
2. 考虑语义相似度：通过使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，进一步提高匹配的准确性，避免因词汇不同或词序不同而导致的误判。
3. 数据库管理：通过对已有数据库的管理和维护，可以提高检索效率和准确性。在数据库管理中可以考虑去重、相似度降维和采用分布式计算等方式提高系统的效率。
综上所述，论文查重系统需要基于文本预处理和文本匹配技术，同时，为了提高系统查重的准确性、效率和可信度，还可以采用多种扩展技术和优化策略。
总的来说，论文查重系统的原理是将待检测文本和已有文献进行比对，在文本预处理和文本匹配两个步骤中进行相似度计算，找出相似度高于设定阈值的文献，以实现查重的目的。
