跨语言查重技术的挑战主要体现在多语言文本的语义差异和结构差异上。不同语言之间的表达方式和语法结构各异，导致了跨语言查重的困难。解决这一挑战的关键在于构建跨语言语义模型，通过深度学习等技术实现多语言文本的语义表示和匹配。另外，跨语言查重技术还需要考虑到不同语言之间的词汇翻译和同义词替换，以提高查重的准确性和效率。

针对跨语言查重技术的挑战，可以采用基于多语言语料库的机器学习方法，通过大规模跨语言文本数据的学习和训练，构建跨语言查重模型。此外，利用自然语言处理和信息检索领域的最新研究成果，结合跨语言语义表示和跨语言信息抽取技术，可以有效解决跨语言查重的挑战。综合利用文本相似度计算、语义匹配和跨语言信息融合等方法，可以提高跨语言查重技术的准确性和效率。