在论文查重软件中，相似度计算原理是非常重要的。目前常用的相似度计算方法主要包括基于词频、基于词向量、基于句子向量等方法。其中，基于词频的方法是最为基础的一种方法。它通过统计两篇文章中相同词汇的数量来计算相似度。缺点是无法考虑到词汇之间的语义关系，容易受到同义词、近义词的影响。基于词向量的方法则是通过将每个词汇映射到一个高维空间中，计算两篇文章之间的余弦相似度。这种方法可以考虑到词汇之间的语义关系，但需要大量的训练数据。基于句子向量的方法则是将整个句子映射到一个高维空间中，计算两篇文章之间的余弦相似度。相比于基于词向量的方法，基于句子向量的方法需要更少的训练数据，但仍然需要一定的训练时间。

除了以上三种方法，还有一些其他的相似度计算方法，如基于n-gram的方法、基于树形结构的方法等。但这些方法都有各自的优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。总之，了解论文查重软件中的相似度计算原理，可以帮助我们更好地使用这些工具，提高论文的质量和可信度。