知网查重原理中的“机器学习”技术是通过构建大规模的文本数据集，利用机器学习算法对文本进行特征提取和模式识别，从而实现文本相似度的计算和比对。具体来说，机器学习技术可以帮助识别文本中的重复内容、抄袭行为，提高查重的准确性和效率。通过不断优化算法和模型，知网查重系统能够逐步提升对文本相似度的识别能力，为学术研究和文本处理提供有力支持。

在知网查重原理中，机器学习技术的运作主要包括数据采集、特征提取、模型训练和结果输出等关键步骤。首先，系统需要收集大量的文本数据作为训练样本，然后利用机器学习算法对文本进行特征提取，识别关键词、句法结构等信息。接着，通过模型训练，系统可以学习文本之间的相似度计算方法，建立相似度模型。最后，系统可以根据模型输出查重结果，指导用户进行文本处理和分析。通过不断迭代优化，机器学习技术在知网查重原理中发挥着越来越重要的作用，为用户提供更精准、高效的查重服务。