ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Deduplicació de text — Detecció de quasi-duplicates

La deduplicació de text és un pipeline de qualitat de corpus que identifica i elimina documents exactes i quasi-duplicates de grans col·leccions de text. Basat en la teoria de la semblança d'Andrei Broder de 1997, s'utilitza àmpliament per millorar la qualitat del conjunt de dades per a l'entrenament de models d'aprenentatge automàtic, l'indexació de motors de cerca i qualsevol tasca de processament del llenguatge natural (PLN) posterior que assumeixi un corpus no redundant.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Broder, A.Z. (1997). On the Resemblance and Containment of Documents. Compression and Complexity of SEQUENCES. link
  2. Lee, K. et al. (2022). Deduplicating Training Data Makes Language Models Better. ACL 2022. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Text Deduplication (Near-Duplicate Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/text-mining/text-deduplication

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateText Deduplication (Text Deduplication (Near-Duplicate Detection)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/text-mining/text-deduplication · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026