【摘 要】
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目前关于数据清洗的研究大多针对英文数据,相关算法较为成熟,而对中文文本数据的清洗研究较少,且中英文差距较大,面向英文的清洗方法不完全适应于中文。基于此提出一种面向中文的相似重复数据清洗方法,充分考虑中文存在的一词多义与多词一义现象,在中文文本向量化过程中引入位置向量,降低文本数据转为数学表达后语义信息的丢失程度。
【基金项目】
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厦门市科技局产学研创新项目(No.3502Z20173046)。
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目前关于数据清洗的研究大多针对英文数据,相关算法较为成熟,而对中文文本数据的清洗研究较少,且中英文差距较大,面向英文的清洗方法不完全适应于中文。基于此提出一种面向中文的相似重复数据清洗方法,充分考虑中文存在的一词多义与多词一义现象,在中文文本向量化过程中引入位置向量,降低文本数据转为数学表达后语义信息的丢失程度。
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