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Deduplicazione del Testo — Rilevamento di Quasi-Duplicati

La deduplicazione del testo è una pipeline di qualità del corpus che identifica e rimuove documenti esatti e quasi-duplicati da grandi raccolte di testo. Basata sulla teoria della somiglianza di Andrei Broder del 1997, è ampiamente utilizzata per migliorare la qualità dei dataset per l'addestramento di modelli di machine learning, l'indicizzazione di motori di ricerca e qualsiasi attività NLP downstream che presupponga un corpus non ridondante.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateText Deduplication (Text Deduplication (Near-Duplicate Detection)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/text-mining/text-deduplication · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026