毕业论文摘要查重工具的算法原理是指利用计算机技术对文本进行分析和处理，通过比对文本相似度来判断文本之间的重复程度。常见的算法原理包括基于文本特征提取的向量空间模型算法、基于语义分析的词向量模型算法以及基于深度学习的神经网络算法等。其中，向量空间模型算法通过计算文本的词频、权重等特征向量来表示文本，然后通过向量之间的相似度计算来判断文本相似度；词向量模型算法则是通过将词语映射到高维空间中的向量表示，再通过向量之间的相似度计算来判断文本相似度；神经网络算法则是利用深度学习技术对文本进行特征学习和表示，通过神经网络模型来判断文本相似度。这些算法原理在毕业论文摘要查重工具中得到了广泛应用，能够有效地帮助学生检测论文的原创性和重复率，提高了论文质量。

毕业论文摘要查重工具的算法原理是一个涉及计算机技术、自然语言处理和信息检索等多个领域的复杂问题。目前，常见的算法原理包括基于文本特征提取的向量空间模型算法、基于语义分析的词向量模型算法以及基于深度学习的神经网络算法等。其中，向量空间模型算法通过计算文本的词频、权重等特征向量来表示文本，然后通过向量之间的相似度计算来判断文本相似度；词向量模型算法则是通过将词语映射到高维空间中的向量表示，再通过向量之间的相似度计算来判断文本相似度；神经网络算法则是利用深度学习技术对文本进行特征学习和表示，通过神经网络模型来判断文本相似度。这些算法原理在毕业论文摘要查重工具中得到了广泛应用，能够有效地帮助学生检测论文的原创性和重复率，提高了论文质量。