Process / pipeline

Dédoublonnage de texte — Détection de quasi-doublons

Le dédoublonnage de texte est un pipeline d'assurance qualité de corpus qui identifie et supprime les documents exacts et quasi-doublons de grandes collections de texte. Fondé sur la théorie de la ressemblance d'Andrei Broder (1997), il est largement utilisé pour améliorer la qualité des jeux de données pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique, l'indexation de moteurs de recherche et toute tâche NLP en aval qui suppose un corpus non redondant.

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Sources

  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

Comment citer cette page

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

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ScholarGateText Deduplication (Text Deduplication (Near-Duplicate Detection)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/text-mining/text-deduplication · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026