在论文检测中，敏感词识别是一项至关重要的工作。首先，敏感词的准确识别可以有效防止学术不端行为，如抄袭、剽窃等，维护学术道德和学术诚信。其次，敏感词识别可以帮助学术期刊编辑部更好地筛选稿件，提高论文质量，保证学术研究的真实性和可信度。此外，敏感词识别也有助于学者规范学术写作，避免因疏忽而误用敏感词汇，从而提升学术论文的专业水平。

敏感词识别的方法多样，常见的包括基于规则的匹配、基于统计的方法、基于机器学习的技术等。基于规则的匹配是指通过预先设定的规则来识别敏感词，适用于一些固定格式的敏感词；基于统计的方法则是通过对大量数据的统计分析来发现敏感词的规律，适用于一些变化较大的敏感词；而基于机器学习的技术则是通过训练模型让计算机自动学习识别敏感词，适用于复杂多变的敏感词识别场景。综合运用这些方法，可以提高论文检测中敏感词识别的准确性和效率。