处理文档查重，尤其是涉及Word和PDF格式的文档，以及需要对文本和图片进行查重，是一个复杂且需要综合考虑多种因素的任务。以下是对你提到的几个问题的建议：

1. PDF文档识别的不精确

   • OCR技术：对于包含扫描文本或图片的PDF文档，可以使用OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术将图片中的文字转换为可编辑的文本，再进行查重。
   • PDF解析库：使用像Apache PDFBox或iText这样的库来解析PDF文档，提取文本内容。这些库通常能够更准确地处理文本和格式。

2. PDF文档内的图片提取效率过低

   • 优化图片提取算法：研究并优化图片提取的算法，确保能够高效地从PDF中提取图片。
   • 并行处理：如果文档很大，可以考虑使用多线程或分布式处理来并行提取图片，提高处理速度。

3. 各种论文格式区别较大，对于查重的干扰

   • 预处理：对提取的文本进行预处理，包括去除格式、标点符号、停用词等，以减少格式差异对查重的影响。
   • 自然语言处理：使用NLP技术，如词干提取、词形还原等，进一步统一文本表达。
   • 定制化查重策略：根据论文的不同领域和格式，制定不同的查重策略，例如对某些特定格式的文本进行特殊处理。

4. 查重后需要对重复数据标记

   • 高亮显示：在原文档中标记重复部分，可以使用颜色高亮或其他视觉提示来显示重复内容。
   • 生成报告：除了直接在文档中标记，还可以生成一份详细的查重报告，列出所有重复部分及其来源。
   • 交互界面：如果这是一个软件工具，可以设计一个交互界面，让用户能够方便地查看和管理查重结果。

5. 余弦相似度查重

   • 向量化：使用TF-IDF、Word2Vec或其他文本向量化方法将文本转换为向量表示。
   • 余弦相似度计算：计算文档向量之间的余弦相似度，以判断其相似程度。
   • 阈值设定：根据实际需求设定相似度阈值，以确定哪些内容被视为重复。