知网查重语句相似度的计算方法主要包括基于词频、基于语义等多种方式。基于词频的计算方法是通过统计文本中词语的出现频率来判断文本相似度，常用的算法有余弦相似度和Jaccard相似度等。基于语义的计算方法则是通过分析词语之间的语义关系来衡量文本相似度，如Word2Vec和BERT等深度学习模型。综合利用这些计算方法可以更准确地评估文本的相似度，帮助用户进行文本查重。

除了基于词频和基于语义的计算方法，知网查重语句相似度还可以通过其他方式进行评估。例如，可以考虑文本的结构、上下文信息以及特定领域的语言特征等因素。同时，还可以结合机器学习和自然语言处理技术，构建更复杂的模型来提高查重的准确性和效率。不同的计算方法适用于不同的场景，用户可以根据具体需求选择合适的方法进行文本查重。