要编写一个论文查重程序，可以按照以下步骤进行：1. 读取待检测的论文文件（例如txt、doc、pdf等）并将其转换为文本格式；2. 对文本进行预处理，包括去除标点符号、停用词、数字等，只保留单词；3. 将处理后的文本划分为多个句子或段落，以便进行比较；4. 对每个句子或段落进行向量化，即将其转换为数值向量；5. 使用相似度算法（如余弦相似度、相似度等）比较待检测的论文与已知的文献库中的论文的相似度；6. 根据相似度阈值进行判断，确定待检测论文是否存在抄袭行为。下面是一个简单的代码示例，实现了基于余弦相似度的论文查重功能：“` ..text .. # 读取文件def ():with open(, 'r', ='utf-8') as f:text = f.read() text# 预处理文本def (text):# 去除标点符号和数字text = re.sub('[%s]' % re.(. + .), '', text)# 转换为小写text = text.lower() text# 向量化文本def (text):# 使用向量化文本 = (='') = .([text]) .()# 计算相似度def (text1, text2):# 向量化文本 = (text1) = (text2)# 计算余弦相似度 = (, )[0][0] # 主函数if == '':# 读取待检测的论文文件和已知的文献库 = 'paper.txt' = '' = [os.path.join(, f) for f in os.()]# 读取文件内容并进行预处理 = (()) = [((f)) for f in ]# 计算相似度并输出结果for i, in (): = (, )print('Paper %d : %.2f%%' % (i+1, *100))“`该代码使用了库中的和函数，可以快速实现文本向量化和计算余弦相似度的功能。需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要进行更多的优化和改进。
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