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文本去重方法研究
资料介绍
一、引言
在自然语言处理（NLP）任务中，文本去重是数据预处理的关键环节，其目的是去除重复或高度相似的文本内容，以提高数据质量、减少冗余计算并优化模型训练效果。针对句对去重场景，目前主流技术可分为两类：基于文本哈希的方法（如SimHash）和基于语义嵌入的聚类方法。本文将系统介绍这两种技术的原理、实现流程及应用场景，为句对去重任务提供技术参考。
二、基于SimHash的文本哈希去重技术
2.1 SimHash原理
SimHash是一种局部敏感哈希（LSH）算法，由Moses Charikar于2002年提出，其核心思想是将高维文本特征映射为低维哈希值，同时保持文本相似度与哈希值相似度的一致性。具体步骤如下：
文本分词与权重计算：对输入句子进行分词，通过TF-IDF或词频统计计算每个词的权重，权重越高表示该词对句子语义的贡献越大。
特征向量生成：为每个词分配一个固定长度的随机二进制向量（如64位或128位），将词向量与权重相乘，得到带权重的特征向量。
加权求和与二值化：对所有词的特征向量进行加权累加，得到一个实数值向量；将向量中大于0的元素置为1，小于等于0的元素置为0，最终生成SimHash值。
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