在进行论文检测中的语言风格分析时，首先需要收集待检测的论文文本，然后利用自然语言处理技术提取文本的特征，如词汇选择、句法结构、篇章组织等。接着，可以借助机器学习算法或专业的软件工具对这些特征进行分析和比对，从而判断文本的语言风格是否符合学术要求。最后，根据分析结果给出相应的建议或修改意见，帮助作者改进论文质量。

除了传统的基于规则和特征工程的方法外，近年来还出现了基于深度学习的语言风格分析技术，通过构建神经网络模型来学习文本的语言特征和风格规律，实现更加精准和高效的论文检测。这些深度学习模型可以自动学习文本的表示，无需人工设计特征，大大提升了语言风格分析的准确性和效率。未来，随着人工智能技术的不断发展，论文检测中的语言风格分析将变得更加智能化和自动化。