硕士论文检测中文献类型识别知网的方法有多种，包括基于文本内容的特征提取和分析，利用机器学习算法进行分类识别，采用深度学习模型进行文献类型识别等。其中，基于文本内容的特征提取是一种常见的方法，通过提取文献的关键词、主题词、摘要等信息，然后利用分类算法进行识别。另外，机器学习算法如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NaiveBayes）等也被广泛应用于文献类型识别中。而利用深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等进行文献类型识别，能够更好地挖掘文本之间的隐藏特征，提高识别的准确性。

除了上述方法，硕士论文检测中文献类型识别知网还可以采用基于自然语言处理技术的方法，如词向量表示、文本相似度计算等。通过构建文献的语义表示，然后利用相似度计算方法来判断文献之间的关联程度，从而实现类型识别。此外，还可以结合知识图谱等技术，将文献信息与知识图谱进行关联，利用图谱中的实体关系信息来辅助文献类型的识别。综合利用这些方法，可以提高硕士论文检测中文献类型识别知网的准确性和效率。