在论文查重领域，常用的语言处理技术包括词袋模型、n-gram模型、词嵌入技术、句法分析等。词袋模型是将文本表示为词汇的集合，忽略词序和语法，通过词频统计来比较文本相似度。n-gram模型则考虑了词汇间的顺序关系，能更准确地捕捉文本语义信息。词嵌入技术通过将词汇映射到高维空间，实现词汇的向量化表示，提高了文本处理效果。句法分析则关注句子结构和语法规则，用于判断文本的逻辑关系和语义一致性。这些语言处理技术在论文查重中发挥着重要作用，帮助研究人员准确评估文本相似度和原创性。

除了上述提到的语言处理技术，还有一些新兴的技术在论文查重中得到应用，如深度学习、文本生成模型等。深度学习通过构建深层神经网络模型，可以学习文本的高阶特征表示，提高了文本处理的准确性和效率。文本生成模型则可以生成与原文相似但不完全一样的文本，用于检测抄袭和篡改行为。随着技术的不断发展，语言处理技术在论文查重领域的应用将更加多样化和智能化。