中文核心作为一种重要的自然语言处理技术，其查重方法主要包括基于词频统计的方法、基于词向量的方法、基于深度学习的方法等。其中，基于词频统计的方法是最常见的，通过统计文本中词语的出现频率来判断文本的相似度。基于词向量的方法则是通过将词语映射到高维空间，计算词语之间的相似度来实现查重。而基于深度学习的方法则是利用神经网络等深度学习模型，通过学习文本的语义信息来进行查重。综合利用这些方法可以更全面地检测文本的相似度，提高查重的准确性。

除了以上提到的方法，还有一些其他的查重方法，如基于n-gram模型的方法、基于句法分析的方法等。基于n-gram模型的方法是将文本划分为n个连续的词组，通过比较词组之间的相似度来判断文本的重复程度。而基于句法分析的方法则是通过分析句子的结构和语法信息，来检测文本的相似度。这些方法各有特点，可以根据具体需求选择合适的查重方法进行应用。