一、技术选型

编程语言

推荐使用Python，因其丰富的文本处理库（如`nltk`、`re`）和科学计算库（如`scikit-learn`），适合快速开发和原型设计。

二、核心功能模块

文本预处理

- 去除特殊符号、数字及标点符号

- 过滤停用词（如“的”“是”等常见词）

- 分词处理（如中文分词使用`jieba`）

特征提取与向量化

- 将文本转换为词频向量（Bag of Words）或TF-IDF向量

- 可扩展为n-gram模型以捕捉上下文信息

相似度计算

- 采用余弦相似度或Jaccard相似度衡量文本相似度

- 计算两篇文档向量间的夹角余弦值

三、系统架构设计

文件导入与管理

- 支持批量导入文件夹中的文档

- 提供文件去重、排序等基础管理功能

用户界面设计

- 简洁直观的操作界面，支持上传文件、查看报告等核心功能

- 可集成进度条、结果导出（如Excel）等交互元素

四、关键算法优化

并行处理

- 利用多线程或分布式计算加速相似度计算

阈值设置

- 提供重复率阈值调节功能，用户可自定义判断标准

五、测试与优化

数据集验证

- 使用学术论文、新闻文章等标准数据集测试准确性

- 对比开源工具（如Turnitin）的结果进行验证

性能优化

- 优化算法复杂度，减少内存占用

- 支持增量更新，避免重复计算

六、注意事项

版权与合规：

确保使用的文本数据合法合规，避免侵权风险

功能扩展：可集成引用标注、修改建议等高级功能

通过以上步骤，可构建一个基础的自制查重系统。若需更高准确性，可参考开源框架（如`SimHash`）或商业查重API进行集成。