Process / pipeline

Дедупликация текстов — Обнаружение близких дубликатов

Дедупликация текстов — это конвейер обеспечения качества корпуса, который идентифицирует и удаляет точные и близкие дубликаты документов из больших текстовых коллекций. Основанный на теории сходства Андрея Бродера (1997), он широко используется для улучшения качества наборов данных при обучении моделей машинного обучения, индексировании поисковых систем и любых последующих задач обработки естественного языка (NLP), которые предполагают отсутствие избыточности в корпусе.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Text Deduplication (Near-Duplicate Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/text-mining/text-deduplication · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026