本文主要研究了知网小分解查重技术的可信度问题。随着互联网的迅猛发展，学术论文的查重工作变得越来越重要。而知网小分解查重作为一种常用的查重工具，其可信度备受关注。

首先，本文对知网小分解查重技术的原理进行了介绍。知网小分解查重技术是一种基于自然语言处理的文本查重方法。它通过将文本进行分解，提取其中的关键信息，再通过计算相似度来判断文本的相似程度，该技术在实际应用中具有一定的效果。其次，本文通过分析相关研究和实验结果，发现知网小分解查重技术存在一定的误差。其中主要体现在两个方面。一方面，由于该技术只是通过计算相似度来判断文本的相似程度，其结果可能受到多个因素的干扰，例如文本的语言特点、词语的选择等。另一方面，由于知网小分解查重技术并没有对文本进行全面的分析，它可能会忽略一些细微的差异，导致误判的情况发生。针对上述问题，本文提出了几点建议。首先，应该考虑使用多种不同的查重方法进行比较，以提高查重结果的准确性。其次，可以结合其他技术手段，如深度学习等，来提高知网小分解查重技术的可信度。此外，还应该加强对知网小分解查重技术的研究和改进，以提高其在实际应用中的效果。

　　综上所述，知网小分解查重技术在学术论文查重中具有一定的应用价值。