在论文查重中，语言风格与原创性识别是非常重要的环节。技术手段主要包括：1.基于机器学习的语言风格识别，通过对大量文本数据进行训练，识别出不同作者的独特写作风格，从而进行比对和查重。2.原创性识别技术，通过比对文本的内容和结构，检测文档之间的相似度，判断是否存在抄袭现象。3.基于自然语言处理的技术，利用自然语言处理算法分析文本语言特征，辅助判断文档的原创性。这些技术手段结合起来，能够有效提高论文查重的准确性和效率。

论文查重中的语言风格与原创性识别技术手段多种多样。其中，一种常见的技术是基于深度学习的语言风格识别，通过构建神经网络模型，识别文本中的作者风格特征，从而进行查重比对。另外，还有基于文本相似度算法的原创性识别技术，通过计算文档之间的相似度，判断文本的原创性。此外，还有基于语义分析的技术，通过分析文本的语义信息，辅助识别文档的原创性。这些技术手段在论文查重领域发挥着重要作用，帮助保障学术研究的质量和原创性。