방법 증거 기록
Text Deduplication
Text deduplication is a corpus-quality pipeline that identifies and removes exact and near-duplicate documents from large text collections. Grounded in Andrei Broder's 1997 resemblance theory, it is widely used to improve dataset quality for machine learning model training, search engine indexing, and any downstream NLP task that assumes a non-redundant corpus.
원본 기록
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Text Deduplication (Near-Duplicate Detection)
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / text-mining
- Broder, A.Z. (1997). On the Resemblance and Containment of Documents. Compression and Complexity of SEQUENCES. · URL
- Lee, K. et al. (2022). Deduplicating Training Data Makes Language Models Better. ACL 2022. · URL
큐레이션된 주장
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관련 방법
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