随着我国各类科技项目申请数量的快速增长，管理部门难以通过人工形式做到科学有效的审查，导致项目重复申报立项的现象屡见不鲜。因此，项目查重系统关键技术的研究及应用是非常有意义的。本文基于文本处理和相似度计算等技术和方法，重点研究科技项目的关键词提取、智能检索、相似度计算及在项目管理系统中的创新应用。主要研究内容如下：1针对科技项目存在未登录词且往往是关键词的特点，在分词基础上研究提出一种基于规则模型的未登录词识别方法。此外，通过自动学习策略来扩展完善停用词库。2提出一种基于统计结合语义信息的项目关键词提取方法。依据词的语义和共现关系构建带权词语网络并给出网络中节点的综合特征值计算方法，结合统计信息值得到词语的权值并根据权值大小提取关键词，然后联合未登录词建立项目知识表示模型并构建项目索引库。3在以上研究的基础上研究提出一种基于关键词的项目语义检索方法。对查询文本进行预处理和语义扩展得到查询关键词集合，并提出相关性函数来计算其与检索索引库中项目之间的相关度，然后根据相关度对检索结果进行排序。4提出一种基于项目知识表示模型的相似度计算方法。通过相关词加权策略对关键词权重进行优化，根据项目知识表示中词语的类型进行相应的语义相似度计算与基于字符匹配的相似度计算并融合得到项目内容项间的相似度，然后对内容项的相似度加权求和得到项目的相似度。基于上述研究成果开发的科技项目相似性检测系统实现了项目检索和查重的智能化和科学性，同时极大地减少了项目人工查重的工作量，验证了本文研究成果的有效性。