中文核心的查重方法有多种，常见的包括基于词频统计的方法、基于词向量的方法、基于语义相似度的方法等。基于词频统计的方法是通过统计文本中词语的出现频率来判断文本之间的相似度，但对于语义相似度较高的文本效果不佳。基于词向量的方法则是通过将文本转换成向量表示，利用向量之间的相似度来进行查重。而基于语义相似度的方法则是通过计算文本之间的语义相似度来判断文本是否重复。综合利用这些方法可以更准确地进行中文核心的查重。

在处理中文核心的查重问题时，除了上述提到的方法外，还可以考虑利用深度学习技术，如使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来进行文本表示和相似度计算。这些神经网络模型可以更好地捕捉文本之间的复杂关系，提高查重的准确性。此外，还可以结合外部知识库或领域专家的建议，对中文核心进行查重，以获得更全面和准确的结果。综上所述，选择合适的查重方法和技术手段可以有效应对中文核心的查重需求。