在如今信息爆炸的時代，學術(shù)界對于論文的查重要求日益嚴格，所以寫作一篇原創(chuàng)的小論文變得尤為重要。而眾所周知，人工智能時代的到來將改變我們的生活方方面面，論文寫作也不例外。那么，當我們需要對小論文進行查重時，我們應該使用哪些人工智能技術(shù)呢？

文本相似度算法是小論文查重不可或缺的一環(huán)。文本相似度算法能夠快速比對兩篇文本的相似程度，并給出相應的相似度分數(shù)。常用的文本相似度算法有余弦相似度算法、Jaccard相似系數(shù)算法等。這些算法利用了矢量空間模型和集合論的知識，能夠有效地判斷兩篇論文的相似度程度。

機器學習算法也在小論文查重領(lǐng)域大展拳腳。機器學習算法可以通過對大量已有論文的學習，具備了較強的識別能力。它可以區(qū)分出小論文中的抄襲部分和原創(chuàng)部分，并通過算法進行評估。例如，支持向量機（SVM）和決策樹算法（Decision Tree）等都可以用于論文查重。

自然語言處理技術(shù)也為小論文查重提供了極大的幫助。自然語言處理技術(shù)可以將文字轉(zhuǎn)化為計算機能夠理解和處理的形式，進而幫助機器對論文進行分析。例如，命名實體識別（NER）可以用來識別和標記論文中的人名、地名等重要信息，排除一些簡單的重復。

深度學習技術(shù)是當前人工智能領(lǐng)域的熱點之一，它也在小論文查重中找到了應用。深度學習技術(shù)通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和功能，可以提取出論文中的高層次特征，從而更加準確地進行查重。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等都可以應用于小論文的查重過程。

人工智能技術(shù)為小論文的查重提供了便捷和準確的工具和方法。文本相似度算法、機器學習算法、自然語言處理技術(shù)和深度學習技術(shù)都是我們可以使用的關(guān)鍵工具。通過這些技術(shù)的應用，我們可以更好地保證小論文的原創(chuàng)性和學術(shù)性，同時也提高了論文查重的效率和準確性。