随着对抄袭和学术不端行为的关注度不断提高，论文查重工具的应用也日渐普遍。对目前主流的论文查重工具进行了全面的调研和评估，比较了它们在检测互联网数据方面的精准度和适用性。在此基础上，通过不同来源、不同格式的网络数据进行了检测和分析。

目前的论文查重工具在检测互联网数据方面存在一定的局限性。由于互联网数据的来源多样化和格式复杂化，传统的查重算法往往无法对其进行准确的识别和比对。另外，部分论文查重工具对于非英文或非常规格式的互联网数据支持不足，也需要进一步的改进和优化。

通过对当前论文查重技术的研究现状进行梳理和分析，发现现有的查重工具主要以比对学术数据库中的文献为主，对于互联网上非结构化的数据匹配效果有限。针对互联网数据的特点，提出了基于自然语言处理、文本挖掘和机器学习等技术的新型查重方法。这种方法相对于传统的基于关键词和简单语法规则的查重方法，在互联网数据的查重效果上有了显著提升。新型查重方法在发现抄袭、提高学术水平、维护学术诚信等方面的实际应用价值。