论文查重率背后的技术原理主要包括文本预处理、特征提取、相似度计算和结果展示等步骤。首先，对文本进行预处理，包括去除停用词、分词等操作，以便后续处理。然后，通过特征提取技术将文本转化为可计算的特征向量，如TF-IDF、Word2Vec等。接着，利用相似度计算算法（如余弦相似度、Jaccard相似度）对文本进行比对，得出相似度分数。最后，根据相似度结果展示查重率，帮助用户判断文本原创性。

在论文查重率背后的技术原理中，还涉及到信息检索、自然语言处理、机器学习等领域的知识。信息检索技术用于文本检索和相似度计算，自然语言处理技术则帮助理解文本语义和结构，而机器学习算法则用于模式识别和预测。综合运用这些技术，可以实现高效准确地检测文本相似度和重复率，为学术研究和学术诚信提供重要支持。