现今，大数据查重技术已经成为文本处理领域中的一个重要方向。目前，大数据查重技术主要包括以下几种：

1. 基于哈希算法的查重技术：也称散列算法，是一种将任意长度的数据映射到固定长度值的算法。这个固定长度的值就是哈希值，也称散列值或摘要。哈希算法通常用于数据的完整性校验、数据的唯一性校验、密码加密等领域。该技术利用哈希算法将文本转换成哈希值，然后通过比较哈希值来判断文本是否相似。

2. 基于TF-IDF算法的查重技术：该技术利用TF-IDF算法对文本进行加权处理，TF代表“词频”，IDF代表“逆文档频率”，两者结合起来可以量化一个词语在文档中的重要性，然后通过比较文本的向量来判断文本是否相似。

3. 基于余弦相似度的查重技术：该技术利用余弦相似度来衡量文本的相似度，然后通过比较文本的相似度来判断文本是否相似。

4. 基于深度学习的查重技术：该技术利用深度学习模型对文本进行学习，然后通过比较文本的向量来判断文本是否相似。

这些技术均有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的技术。随着大数据技术的不断发展，大数据查重技术也将不断改进和完善。

tocheck致力于文本相似度检测技术的研究和开发，为企事业单位提供标书查重、项目申报/专利查重、员工论文查重、企业信息资产安全保护等多种服务。