答案1：常用的论文查重技术包括基于文本相似度计算的方法和基于语义分析的方法。基于文本相似度计算的方法通过比较文本之间的相似度来判断是否存在抄袭行为。其中，TF-IDF、余弦相似度和Jaccard相似度是常用的计算相似度的方法。这些方法在处理多语言文献时都能够有效地进行查重分析，但需要注意的是，不同语言之间的文本相似度计算可能存在一定的差异。nn答案2：基于语义分析的方法则通过对文本进行语义理解和语义匹配来判断是否存在抄袭行为。其中，词向量模型（如Word2Vec和GloVe）和深度学习模型（如循环神经网络和卷积神经网络）是常用的语义分析方法。这些方法在处理多语言文献时也能够较好地进行查重分析，因为它们能够捕捉到文本的语义信息。但是，由于不同语言之间的语义差异，可能需要针对不同语言进行适当的调整和优化。

答案1：除了上述提到的方法，还有一些针对特定语言的论文查重技术。例如，对于英语文献，可以使用基于英语语法和语义规则的方法来进行查重分析。这些方法能够更加准确地判断是否存在抄袭行为，并且能够处理复杂的语法结构和语义表达。nn答案2：此外，还有一些针对特定领域的论文查重技术。例如，针对计算机科学领域的文献，可以使用基于代码相似度的方法来进行查重分析。这些方法能够比较代码之间的相似度，判断是否存在代码抄袭行为。这些针对特定语言和领域的论文查重技术在处理多语言文献时也能够发挥重要的作用。