ScholarGate
Assistent
Process / pipeline

Tekst-deduplikering — Nær-dubletdetektion

Tekst-deduplikering er en pipeline til korpus-kvalitet, der identificerer og fjerner eksakte og næsten-duplikerede dokumenter fra store tekstsamlinger. Baseret på Andrei Broders resemblance theory fra 1997, bruges den bredt til at forbedre datasæt-kvalitet til træning af maskinlæringsmodeller, indeksering i søgemaskiner og enhver efterfølgende NLP-opgave, der forudsætter et ikke-redundant korpus.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  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

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 1). Text Deduplication (Near-Duplicate Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/text-mining/text-deduplication · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026