首先，我们需要了解论文查重系统的工作原理。这些系统通过将待检测论文与数据库中的已有文献进行比对，检测出两者之间的相似度。当论文中的某些内容与数据库中的文献相似度较高时，系统会将这部分相似内容标记为重复或抄袭。然而，这种标记方式可能过于宽泛，导致了标黄的内容过多。

针对这一问题，我们可以从以下几个方面进行改善。首先，优化查重算法。当前的查重系统大多采用传统的字符串匹配算法来检测相似内容，这种算法容易产生误判，将本身并不相似的内容也标记为重复。可以引入更高级的文本相似度计算算法，如基于语义的相似度计算方法，以提高查重的准确性。

其次，增加语境判断能力。查重系统应该能够理解文本的语义和上下文关系，而不仅仅是简单地进行词语匹配。只有在理解了文本的含义后，才能更准确地判断是否存在重复内容。因此，可以引入自然语言处理技术，如词向量模型和深度学习方法，来提高查重系统的语境判断能力。