本研究评估了不同文本领域中文档相似性评分的性能，比较了TF-IDF、Word2Vec和BERT嵌入的优缺点。结果显示，TF-IDF依赖于词汇重叠，Word2Vec在跨领域比较中表现优越，而BERT在复杂领域的表现较差，可能是由于缺乏微调。
本文探讨了使用Jaccard相似度和MinHash技术进行近似去重的方法。通过设定相似度阈值，可以识别相似文档。Jaccard相似度通过比较集合的交集与并集来衡量相似性，而MinHash则通过生成文档的“签名”来高效估算相似度。这种方法适用于大规模文档集合，有效识别近似重复内容。
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