在论文查重数据库中，去重策略通常包括基于词频、语义、结构等多维度的比对方法。其中，基于词频的去重策略通过统计文本中词语出现的频率，判断文本相似度；基于语义的去重策略则考虑词语之间的语义关联，进一步提高查重准确度；而基于结构的去重策略则关注文本的排版结构，识别重复内容。综合利用这些方法，可以有效提高论文查重的准确性和效率。

除了传统的文本比对方法，论文查重数据库中的去重策略还在不断演进。近年来，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的文本相似度比对方法逐渐成为研究热点。通过构建深度神经网络模型，可以实现更加精准的文本相似度计算，识别出更为隐蔽的抄袭行为。未来，随着技术的不断创新，论文查重数据库中的去重策略将更加智能化，为学术领域提供更可靠的抄袭检测服务。