在论文查重率检测中，常用的语言处理技术包括自然语言处理（NLP）、文本相似度计算等。NLP技术可以帮助系统理解和处理文本，识别重复内容或抄袭行为。通过分词、词性标注、句法分析等技术，系统可以更精准地比对文本内容。文本相似度计算则是通过算法比较文本之间的相似程度，判断是否存在抄袭或剽窃现象。这些语言处理技术在论文查重率检测中起着关键作用，帮助保障学术诚信。

另外，还有一些高级的语言处理技术在论文查重率检测中得到应用，比如基于深度学习的文本表示技术、语义匹配模型等。这些技术能够更好地捕捉文本之间的语义信息，提高查重的准确性和效率。此外，还有一些基于机器学习的算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也被广泛应用于论文查重领域，用于构建模型、训练分类器，识别文本中的抄袭行为。综合运用这些语言处理技术，可以有效提升论文查重率检测的水平，维护学术界的公平和诚信。