在论文查重过程中，文本相似度计算与评估是一个关键步骤。首先，我们可以使用基于N-gram的方法，比如将文本转换成N个连续字符序列，然后计算它们的相似性。此外，还可以采用基于向量空间模型（VSM）的方法，将文本表示为向量并计算它们之间的余弦相似度。对于论文的相似度评估，可以考虑基于内容的方法，比如根据文本的语法结构和词汇的使用频率来判断其相似度。综合运用这些方法可以更全面地评估论文的相似度，提高查重的准确性和效率。

论文查重中的文本相似度计算与评估是一个复杂的过程，需要考虑多种因素。为了有效地计算文本相似度，我们可以利用文本预处理技术，如去除停用词、词干提取和标准化处理。此外，结合语义分析技术，比如词嵌入模型，可以更准确地捕捉词汇之间的语义关系。在进行论文相似度评估时，还可以考虑到论文的结构和论点的逻辑关系，这有助于更全面地评估论文的相似度和原创性。