Process / pipeline

Deduplikacja tekstu — wykrywanie bliskich duplikatów

Deduplikacja tekstu to potok jakościowy korpusu, który identyfikuje i usuwa dokładne i bliskie duplikaty dokumentów z dużych kolekcji tekstowych. Oparty na teorii podobieństwa Andrieja Brodera z 1997 roku, jest szeroko stosowany do poprawy jakości zbiorów danych na potrzeby trenowania modeli uczenia maszynowego, indeksowania wyszukiwarek internetowych i wszelkich zadań przetwarzania języka naturalnego (NLP), które zakładają nie redundantny korpus.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Text Deduplication (Near-Duplicate Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/text-mining/text-deduplication · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026