目前，论文查重系统在检测论文时通常会包含对正文和引用部分的检测，但对于目录部分的检测并不是所有系统都具备。下面了解下论文查重系统在检测目录部分时所存在的问题和解决方案。

首先，大部分系统在检测过程中并不包含对目录部分的检测。这主要是因为目录部分包含的内容大多为论文章节的标题和页码信息，与论文的核心内容相比具有较少的文本信息，因此系统很难对目录部分进行准确的比对和检测。另外，由于目录的格式多样化，包括中英文、数字、符号等，系统也很难对其进行统一的匹配。

然而，忽视目录部分的检测也会给整个查重过程带来一些问题。首先，如果论文的目录部分存在抄袭，但系统未能检测出来，就会导致论文整体的查重结果不准确；其次，目录部分也是论文的重要组成部分，如果存在抄袭行为也需要得到及时的发现和处理。

我们可以利用文本分析技术，对目录部分的内容进行结构化处理，提取出每个章节的标题和页码信息，将其转化为计算机可识别的格式。然后，我们可以借助机器学习算法，对目录部分进行模式匹配和相似度计算，从而实现对目录部分的准确比对和检测。在此基础上，结合系统原有的查重功能，可以全面提高论文查重系统对目录部分的检测能力。

目录通常属于论文的格式要求之一，对于写作规范和结构清晰度具有重要作用。然而，在实际撰写和提交论文时，一些作者可能会采取将目录内容直接复制粘贴的方式，以节省时间和减少工作量。这种做法虽能符合论文格式要求，但却存在着滥用他人成果和知识产权的风险。因此，论文查重系统在检测时是否包含目录内容，也要考虑到目录中是否存在非原创性内容或抄袭行为。