相似度去重的对比思路

相似度去重是指在一组文本中，通过计算文本间的相似度，去除重复或相似度较高的文本。下面是一种基本的对比思路：

1. 预处理：对文本进行基本的清洗和标准化，例如去除特殊字符、转换为小写等。

2. 特征提取：将文本转换为可计算相似度的特征表示。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。选择合适的特征表示方法可以较好地表达文本的语义信息。

3. 相似度计算：使用合适的相似度度量方法计算文本间的相似度。常见的方法有余弦相似度、Jaccard相似度等。根据具体场景选择合适的相似度计算方法。

4. 去重策略：根据相似度值设置一个阈值，将相似度高于该阈值的文本作为重复文本进行去重。可以使用哈希表或其他数据结构存储已经出现过的文本，以便快速判断是否重复。

5. 后处理：对于相似度较高的文本，根据具体需求进行进一步处理。可以选择保留最长的文本、保留首次出现的文本等。