论文查重系统的原理一般包括两个主要步骤：首先是文本预处理，将论文中的文本转换为计算机可读的方式；然后是计算相似度，利用某种算法进行相似度计算，达到检测目的。主要有以下几种原理：

基于语义分析的原理

该原理利用词向量模型计算文本的相似度。将文章转换为数值化向量，利用向量之间的计算得出文章相似度。该原理的优点是可以处理较为复杂的语言结构，但缺点是需要大量的数据集作为支持。

基于文本特征的原理

该原理利用文本的特征值作为计算相似度的依据。例如利用文本中的关键词、句型结构、标点符号等特征作为计算依据。由于该原理计算简单、实时性好，所以广泛应用于论文查重系统。

基于机器学习的原理

该原理利用机器学习技术识别重复的论文。先将大量已有的训练数据导入模型中进行训练，再将新的论文数据导入模型进行检测。通过自我学习，不断优化模型，达到更准确的检测效果。

通过上述三种原理，现今的论文查重系统已能较为准确、自动地完成文本的比对和分析。尽管有些人会利用一些手段规避查重，但随着技术的不断升级，以及对抄袭、剽窃等行为的不断打击，相信论文查重技术会有越来越广泛的应用。