知网查重主要包括文本预处理、特征提取和相似度计算三个部分。首先，文本预处理阶段对文本进行分词、去停用词等操作，以便后续处理。其次，特征提取阶段将文本转化为向量表示，常用的方法包括词袋模型和Word2Vec等。最后，相似度计算阶段通过计算向量之间的相似度来判断文本的重复程度。

在知网查重中，除了基本的文本处理流程外，还可以采用深度学习等先进技术进行查重。深度学习模型如Siamese网络、BERT等在文本相似度计算中表现出色，能够更准确地检测文本之间的相似性，提高查重的准确性和效率。此外，结合领域知识和规则约束也是提高查重效果的重要手段。