论文检测平台的多语种支持能力实现方式主要通过建立多语言语料库、采用多语言相似度算法和不断优化多语种检测模型等方式来实现。首先，平台需要收集不同语言的论文数据，建立相应语料库，以支持多语言文本的检测需求。其次，采用能够处理多语种文本的相似度算法，如基于词向量的算法或者基于深度学习的算法，来实现跨语言的相似度比对。最后，平台需要不断优化多语种检测模型，提升对多种语言的检测准确性和效率，以满足用户对多语言论文检测的需求。

除了建立多语言语料库和采用多语言相似度算法外，论文检测平台还可以通过引入多语言文本预处理技术、多语种文本分词技术和多语言文本特征提取技术等方法来增强多语种支持能力。通过综合运用这些技术手段，论文检测平台可以更好地实现对多种语言论文的检测和比对，提高平台的多语种支持能力，为用户提供更全面的服务。