在文本分类中解决抄袭文本的问题是一个非常重要的任务，以下是几种常用的方法：

  1. 基于相似度的方法：可以利用词向量或句向量的相似度来衡量文本之间的相似程度。常用的方法包括余弦相似度和编辑距离。如果某个文本与已知的抄袭文本相似度较高，那么可以将其标记为抄袭文本。

  2. 基于特征的方法：可以提取一些与抄袭文本相关的特征，如重复词语的数量、句子结构的相似性等。这些特征可以用来训练分类器来判定某个文本是否为抄袭文本。

  3. 基于模型的方法：可以使用机器学习或深度学习模型来解决抄袭文本的问题。可以使用已有的抄袭样本来训练模型，然后使用该模型来预测新的文本是否为抄袭文本。

  4. 基于文本特征的方法：可以利用抄袭文本与原始文本之间的文本特征差异来判断是否存在抄袭。例如，可以比较两个文本的词频、句子结构、篇章结构等特征，如果存在明显的差异，那么可能存在抄袭。

  需要注意的是，以上方法并不是互斥的，可以根据具体情况选择合适的方法或结合多种方法来解决抄袭文本的问题。另外，在解决抄袭问题时，还需要考虑数据集的质量和丰富性，以及模型的训练和调优等方面的工作。