如何简化文本含义相同但不精确的大数据集的文本比较-文本数据去重 - 腾讯云开发者社区

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入门 | 从文本处理到自动驾驶：机器学习最常用的50大免费数据集

Gengo 近日发布了一份高质量免费数据集列表，其搜索范围不仅包含内容广泛（如 Kaggle），也包括高度特化的（如自动驾驶汽车专用数据集）数据集种类。 ?...首先，在选择数据集时要记住几个重要标准：数据集不能是混乱的，因为你不希望花费大量时间整理数据。数据集不应该有过多的行或者列，这样才能容易处理。数据越干净越好——清理大型数据集可能会非常耗时。...该数据集可以用于回答一些有趣的问题。这样的话，让我们看看能找到点什么？查找数据集 Kaggle：一个数据科学竞赛网站，其中包含大量外部贡献的有趣数据集。...UCI Machine Learning Repository：它是网络中最古老的数据集源之一，是寻找各种有趣数据集的第一选择。在这里，尽管数据集都是用户自行贡献的，但清洁程度仍然很高。...链接：https://www.data.gov/ Food Environment Atlas：包含有关本地食物选择如何影响美国饮食习惯的数据。

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Elasticsearch “指纹”去重机制，你实践中用到了吗？

0、实战问题老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全部结果，用 collapse 发现很多数据都没查询到，后面发现是去重的这个字段的值太长了，ignore _above...默认的是256，而这个字段的值有的有十几万甚至几十万个字符，像这种情况，还有什么比较好的查询去重方法吗？...参见下面的真实举例，在地址或人名数据的去重中，Fingerprint 分析器可以帮助识别本质上相同但表述略有差异的记录。...这一步骤有助于统一不同格式或编码方式的文本。排序（Sorted）: 文本中的单词（或标记）被按字典顺序排序。排序后，相同的单词组合（无论原始顺序如何）将被视为相同，有助于数据聚类和去重。...如果在 Logstash 管道中处理日志和事件数据，选择 Fingerprint Logstash 过滤处理器。还有，如果涉及大文本去重、聚合相关操作，推荐将 fingerprint 用起来！

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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向量搜索与ClickHouse-Part I

在机器学习中，向量与我们在计算机科学中谈论的数据结构相同，但其中存储的数值具有特殊含义。当我们获取一段文本或图像，并将其提炼为它所表示的关键概念时，这个过程称为编码。...在使用支持向量搜索的数据存储时，向用户提供了两种高级方法：线性搜索的精确结果-输入向量与数据库中每个向量的完整比较，按最近距离对结果进行排序，并限制为K次命中。...近似最近邻的近似结果-虽然有时需要精确的最接近匹配，但近似通常就足够了，尤其是在具有许多高质量匹配的大型数据集上。近似最佳匹配的算法旨在通过减少召回来换取速度，从而牺牲一定程度的准确性来加快搜索过程。...可能的用途包括但不限于：推荐——与电子商务网站特别相关，向量搜索可用于查找相关产品。除了简单地将文本含义嵌入向量之外，页面浏览量和过去购买等特征也可以编码在向量中。...问答-问答系统历来具有挑战性，因为用户很少使用与问题相同的术语。然而，等效的含义可以用接近的向量编码，例如X和Y。

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simhash文章排重

如果这N个信息指纹里面，有M个（阈值）相同，则认为两者是复制网页。　　缺点：小规模比较是很好的算法，对于大规模数据来说，算法复杂度相当高。...—其他简单方案：　　　　　　百度大搜的去重算法比较简单，就是直接找出此文章的最长的n句话，做一遍hash签名。n一般取3。　　　　　　工程实现巨简单，据说准确率和召回率都能到达80%以上。　　...如果使用距离为3，短文本大量重复信息不会被过滤，如果使用距离为10，长文本的错误率也非常高，如何解决？——采用分段函数! ?...2、评估指标　　　　排重准确率（97%）：数据集：排重新闻集　　　　方式：人工（研发先评估、产品评估）　　　　召回率（75%）：　　　　　　　　数据集：训练数据集-排重新闻集　　　　　　　　...参考资料中文文档simhash值计算网页文本的排重算法介绍海量数据相似度计算之simhash和海明距离短文本合并重复（去重）的简单有效做法海明距离查询方案原文链接：https://www.cnblogs.com

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LightRAG 双层检索机制揭秘：优化数据处理与查询响应

使用仅更新特定元素实例的增量更新算法轻松适应新数据。 2. LightRAG 索引机制如下图所示，它采用提取、P、去重三步索引。实体和关系提取 E(.)。...我们使用一个由 LLM 驱动的分析函数 P(⋅) 每个索引键 K是一个单词或短语，用于实现高效检索；对应的值 V是一个文本段落，总结了来自外部数据的相关片段，以支持文本生成。...例如，在我们选择的例子中，LLM 解释了谁是 "养蜂人"。优化图操作的去重功能 D(.)。用于识别并合并原始文本不同片段中相同的实体和关系。...通过这一过程，去重功能有效地减少了图的规模，从而降低了与图操作相关的开销，实现更高效的数据处理。例如上图中，"养蜂人 "这个实体很可能是从多个文档或块中检索出来的。...因此，我们需要一个删除重复数据步骤，只保留其中的一个，而舍弃其他具有相同含义的内容。 image-20241127115108159 更具体的代码索引流程如下图所示。

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正则表达式：掌握文本处理的秘密武器

引言--当我们处理文本数据时，正则表达式是一种强大的工具，可以帮助我们快速、准确地找到所需的信息。通过匹配和筛选文本模式，正则表达式可以简化文本处理任务，提高工作效率。...提取：可以用来从文本中提取特定的信息，如提取网页中的链接、提取邮件中的附件等。通过正则表达式，我们可以轻松地匹配、搜索、替换和验证文本数据。...匹配前面的字符或模式出现零次或一次{n}精确匹配前面的字符或模式出现n次{n,}匹配前面的字符或模式出现至少n次，但不超过正则表达式的尾部{n,m}匹配前面的字符或模式出现n到m次，其中n和m都是正整数...如果n和m的值相同，则与{n}的效果相同。如果n的值大于m的值，则与{m,}的效果相同。如果n和m的值不同，则与{n,m}的效果相同。...例如，如果要匹配文本中的 ""，可以使用正则表达式 ""。应用案例正则表达式在日常生活中的使用非常广泛，例如在文本搜索、数据筛选、日志分析等领域。以下是一些常见的应用案例：1.

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MySQL字段类型和字符集

：比较时包括所有空格（与 CHAR 不同）存储效率：只占用实际需要的空间加长度字节优点：1.空间效率高：只占用实际需要的存储空间，减少空间浪费2.灵活性强：适合存储长度变化大的字符串数据3.支持长文本：...：考虑将大文本存储在单独的表中延迟加载：应用层实现大文本的按需加载避免过度使用：能用VARCHAR解决的不用TEXT字符集选择： utf8mb4推荐用于完整Unicode支持blob是一个可以存储二进制文件的容器...- 不关联字符集，按原始字节存储主要特点二进制安全：完全保留原始字节数据大容量存储：最大可存储4GB数据无字符集转换：适合存储非文本数据严格模式限制：插入超长数据会报错默认值限制：不能有DEFAULT...，最多只能有64个不同的成员可读性差，位掩码的存储方式对直接查看不友好不是所有数据库都支持SET，可移植性差排序问题，基于位掩码，而不是字符串值排序注意事项：SET值存储时会自动去重和排序空字符串也是有效的...（自动去重）LENGTH()返回SET值的字节长度LENGTH(permissions)返回1-8之间的整数BIT_COUNT()计算选中的值数量BIT_COUNT(permissions)返回选中项的个数

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构建AI智能体：数据预处理对训练效果的影响：质量过滤、敏感内容过滤与数据去重

经过精心筛选和预处理的高质量数据集，相比原始网络爬取数据，能在相同参数规模下将模型性能大幅度提升，特别是在推理能力、事实准确性和安全合规性等关键维度，高质量数据的效果尤为明显。...随着多模态大模型和具身智能的快速发展，数据预处理的技术内涵正在不断深化，从单纯的文本清洗扩展到跨模态数据对齐、时空一致性校验等更复杂的维度，持续推动着大模型能力边界的突破。二、数据预处理的重要性1....这种规模效应凸显了去重技术在大型语料处理中的必要性。去重前后的数据量对比表明，通过精确和模糊去重相结合的策略，可在保留核心信息的前提下减少40-60%的数据体积。...- 总去重率: 52.0% 数据集 10,000 条: - 精确重复: 18.0% → 保留 8,200 条 - 模糊重复: 45.0% → 保留 5,500 条 - 总去重率: 63.0%...数据集 50,000 条: - 精确重复: 25.0% → 保留 37,500 条 - 模糊重复: 50.0% → 保留 25,000 条 - 总去重率: 75.0% 数据集 100,000

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116_大规模预训练数据管理与质量控制机制

数据去重技术 5.1 文本去重原理 5.1.1 文本相似度计算常用的文本相似度计算方法： MinHash：用于大规模近似重复检测 SimHash：生成文本指纹，支持快速相似度计算局部敏感哈希（LSH...）：将相似文本映射到相同的桶中 5.1.2 去重级别完全重复：完全相同的文本近似重复：高度相似的文本语义重复：语义内容相同但表达不同的文本 5.2 高效去重算法 5.2.1 MinHash + LSH...增量去重：高效处理流式数据的实时去重分布式去重：在大规模集群上进行高效并行去重 5.3 去重策略优化 5.3.1 平衡召回率和精确率多级去重策略：结合不同粒度的去重方法自适应阈值：根据数据类型和来源调整相似度阈值...上下文感知去重：考虑文本上下文进行更精确的去重 5.3.2 去重后的采样策略基于质量的选择：从相似文本中选择质量最高的基于多样性的选择：保留表达形式多样的文本混合策略：结合多种因素进行综合决策...跨境数据流动：不同国家和地区间的数据流动限制 15.3 研究方向 15.3.1 关键研究领域合成数据生成：创建高质量的合成训练数据高效去重技术：进一步提高去重效率和准确性数据价值量化：精确评估数据对模型性能的贡献

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零基础学AI大模型之Embedding与LLM大模型对比全解析

文本嵌入（Text Embedding）到底是做什么的？和LLM的核心区别在哪里？其实这就像在餐厅里，你不会让厨师去切菜、摆盘——不是厨师做不到，而是“分工不同”。...（比如“猫”和“狗”的向量距离＜“猫”和“汽车”）；即使文字表述不同，只要含义一致，坐标也会相近（比如“如何养小猫咪”和“幼猫护理指南”）。...2.5 文本嵌入的典型应用场景语义搜索：不依赖关键词匹配，精准找到含义相近的内容（比如搜索“如何修复电脑蓝屏”，匹配到“Windows系统崩溃解决方案”）；智能分类：自动识别文本类型/情绪（比如把用户评论分为...、聚类分析、相似度计算 4.1 关键联系：同源但分工不同两者的“知识基础”是相同的——都通过海量文本数据训练，掌握了人类语言的语法、语义规律。...把待查重论文的每个段落转成向量，和数据库中的文献向量计算相似度，标记出高重复段落（比传统关键词查重更精准，能识别“ paraphrase 改写”）； LLM的角色：“改写助手”。

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应对AI智能体模糊回答的技术框架解析

风险 → 检索器-大语言模型词汇不匹配。策略性问题：歧义压力测试 → 如果两个用户用不同措辞表达相同意图，我们的系统是否检索到相同的上下文，还是含义会发生漂移？ → 迫使团队衡量不同措辞下的一致性。...权威性现实检查 → 当两个文本块内容冲突时，我们的系统是否始终青睐更可信或更新的来源？ → 迫使团队衡量“权威性”是如何被实际编码的。...干净的检索是信任的基石。”阶段3：忠实性与对齐检查行动 → 在将检索到的文本块传递给大语言模型之前，将其与用户查询进行比较。...风险 → 流畅但不忠实的推理：模型松散地拼接文本块，过度概括，或幻觉出连接部分。策略性问题：文本块保真度压力测试 → 当大语言模型转述检索到的文本块时，它是否保留了原意，还是将其模糊为笼统的概括？...留存探查 → 阅读答案后，用户是否有足够的信心采取行动，还是会犹豫、去别处反复核对，或放弃系统？ → 将用户信任和后续行动作为实际的成功指标，而不仅仅是交付的流畅度。

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书生·浦语2.0体系&技术报告

从模型到应用典型流程这里介绍了我们如果要做大模型应用，应该如何选择大模型，如何进行微调，以及是否需要使用工具调用，最后进行评测的整体流程 LMDeploy 性能比较整体来说，推理性能优于vLLM...去重互联网上存在的大量重复文本会对模型训练产生负面影响。因此，我们采用基于Locality-Sensitive Hashing (LSH)的方法对数据进行模糊去重。...我们的目标是保留最新数据，即优先考虑具有较大Common Crawl数据集版本号的数据。在LSH去重后，我们得到了去重数据。...我们从去重后的数据中抽取了一些样本，并使用Perspective API对其进行了标注来创建色情分类数据集然后，我们用这个数据集微调BERT模型，产生一个色情分类器。...这一点在最近的研究中也有提及(Guo et al., 2024)。数据去重代码数据的去重操作与自然语言的去重操作类似，但除了分词，因为这会影响超参数的选择。

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推理大模型的后训练增强技术-预训练篇

个人隐私识别步骤三：数据去重数据去重同样是一个重要步骤。由于大语言模型具有较强的数据拟合与记忆能力，很容易习得训练数据中的重复模式，可能导致对这些模式的过度学习。...目前数据去重主要关注计算粒度以及匹配方法两个方面：计算粒度:去重可以在句子、文档等多种粒度上进行。...一般首先在数据集和文档级别进行去重（去除高度相似甚至完全一致文档），然后在句子级别实现更为精细的去重，例如当两个句子公共子串的长度过长时直接删除某一个句子。...匹配方法:在去重过程中，可以使用精确匹配算法（即每个字符完全相同）或近似匹配算法（基于相似度）。...为了平衡去重效率和效果，实际操作通常会结合多种匹配方法，例如在文档层面采用近似匹配而在句子层面采用精确匹配。现有的研究证明，预训练数据的数量和质量都对训练效果具有重大影响。

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基于神经词袋的文本对分类技术

文本对深度分类：基于Quora 2017问题数据集Quora近期发布了其平台首个数据集：包含40万个问题对，并标注了这些问题是否请求相同信息。该数据集规模大、真实且相关——这是罕见的组合。...本文将介绍如何利用深度学习和一些新颖及成熟的技术来解决文本对分类任务。Quora数据集是自然语言处理中一个重要问题类型——文本对分类的实例。这类问题具有挑战性，因为通常无法通过观察单个词汇来解决。...SNLI数据集比以往类似资源大100倍以上，使得深度学习模型得以应用。然而，该数据也相当人工化——文本与你应用中可能遇到的真实文本差别较大。...还是人工数据误导了我们对模型构建方式的结论？用于文本对分类的神经词袋模型设计文本对任务的神经网络时，最重要的决策可能是：是独立表示文本的含义，还是联合表示。...在此层之后，词特征是位置无关的——“duck”这个词的向量总是相同，无论周围是什么词。这显然是不理想的，因为“duck”的含义确实随上下文变化。

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CIKM AnalytiCup 2018 冠军方案出炉，看他们构造模型的诀窍

数据理解：充分理解数据样本的字段含义，清晰阐明数据预处理方法。实用性：参赛作品的算法模型设计，对于真实业务具有实用性或启发。 ? 图：阶段二成绩排名 3....提供的训练数据少，local 验证不稳定。如何有效的使用英文数据。 6. 能具体讲讲你们在数据预处理、特征工程、验证、模型选择、模型融合上的思路？...文本距离能较简单地判断出不相似的文本，相似的文本往往字符数及单词数较为接近，会带有相同或相似的单词，并且编辑距离会较短。...，2，3，4，两个问题文本距离相差大的样本更倾向于不相似。...去标点符号+字母转小写+去停用词：使用特征 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，停用词往往没有实际含义，去掉停用词再提取特征给模型增强了非停用词的信息。

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史上最大高质量开源数学预训练数据集MegaMath发布

近日，LLM360 推出了 MegaMath：全球目前最大的开源数学推理预训练数据集，共计 3710 亿（371B）tokens，覆盖网页、代码和高质量合成数据三大领域。...构建 MegaMath 的秘方如何构建这样一个庞大的推理数据集呢？作者将他们主要分为 3 块内容，并精心设计了不同的数据「流水线」，确保高效、高质量的数据开发。...对于如何训练稳健而准确的文本分类器，团队也发现了因为种子数据收集带来的分布偏移问题，因此在第一阶段的粗筛之后通过重新收集种子数据训练分类器来进行二阶段筛选。...精确的数学代码数据召回 MegaMath-Code的多步召回流程代码数据被广泛验证，有利于提升模型的数学表现、提升模型利用「生成代码 + 执行求解」范式进行解题的能力。...这包括：（1）文本抽取流程验证；（2）去重策略对比（在机器承受范围内寻求最优的 MinHash 去重策略）；（3）fastText 过滤阈值、训练策略调优；（4）代码数据比重 & SLM 召回率消融；(

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240万亿巨量数据被洗出，足够训出18个GPT-4！全球23所机构联手，清洗秘籍公开

不过，目前的方法仍然专注于单个数据点的质量提升，但是在未来，更重要的研究方向就是如何对多个数据点进行语义级别的去重和合并。这虽然困难，但对Scale Down意义重大。...据介绍，获取如此庞大的数据，是通过resiliparse架构从HTML中重新提取文本，与Common Crawl原本预处理的方法并不相同。...数据去重网络爬虫的数据集，通常包含许多复或接近重复的数据字符串。而从训练集中删除这些重复项有着双重目的，既可以减轻LLM记忆来提高性能，又可以增加数据多样性。...为了去重，研究人员探索了算法MinHash（作为后缀数组管线一部分），以及近似重复的Bloom过滤器（对精确文档和段落重复数据删除修改后的方案）。结果发现，这两种方法在下游的表现中，性能相当。...使用PageRank得分进行过滤，根据文档与其他文档链接的可能性来保留文档； 2. 语义去重（SemDedup），删除具有相似信息内容的文档； 3. 线性分类器，基于预训练的BGE文本嵌入； 4.

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海量数据去重之SimHash算法简介和应用

，被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中，作为locality sensitive hash（局部敏感哈希）的一种，其主要思想是降维，什么是降维？...，可能综合其他几个非核心的维度，也能确定一个人，但是这种查询则就比较慢了，而通过我们的SimHash算法，则就像是给每个人生成了一个身份证，使复杂的事物，能够通过降维来简化。...SimHash的应用通过上面的步骤，我们可以利用SimHash算法为每一个网页生成一个向量指纹，那么问题来了，如何判断2篇文本的相似性？这里面主要应用到是海明距离。...针对海量数据的去重效率，我们可以将64位指纹，切分为4份16位的数据块，根据抽屉原理在海明距离为3的情况，如果两个文档相似，那么它必有一个块的数据是相等的，如图： ? ?...然后将4份数据通过K-V数据库或倒排索引存储起来K为16位截断指纹，V为K相等时剩余的48位指纹集合，查询时候，精确匹配这个指纹的4个16位截断，如图所示： ? ?

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斯坦福吴佳俊扩散自蒸馏来了！突破文生图身份保留挑战

，并在视觉语言模型的帮助下策划一个大型配对数据集。...然后，使用精选的配对数据集将文本到图像模型微调为文本 + 图像到图像模型。...为此，研究者首先使用预训练的文本到图像扩散模型、大语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 生成并整理出具有所需一致性的图像集（3.1 节）。...然后，研究者利用这些一致的图像集对相同的预训练扩散模型进行微调，并采用新提出的并行处理架构（3.2 节）来创建条件模型。...生成成对数据集为了创建用于监督扩散自蒸馏训练的成对数据集，研究者利用预训练文本到图像扩散模型的新兴多图像生成功能，生成由 LLM 生成的提示（第 3.1.2 节）所创建的潜在一致的普通图像（第 3.1.1

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NLP入门+实战必读：一文教会你完整机器处理流程

这时，可以选取国内外标准开放数据集，比如国内的中文汉语有搜狗语料、人民日报语料。国外的大多英文或外文，暂时用不到。也可以选择通过爬虫去抓取一些数据，然后来进行后续内容。 3....下面通过数据洗清、分词、词性标注、去停用词四个大的方面来完成语料的预处理工作。...常见的数据清洗方式有：人工去重、对齐、删除和标注等，或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等。...2.分词中文语料数据为一批短文本或者长文本，比如：句子，文章摘要，段落或者整篇文章组成的一个集合。一般句子、段落之间的字、词语是连续的，有一定含义。...过拟合：模型学习能力太强，以至于把噪声数据的特征也学习到了，导致模型泛化能力下降，在训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差。

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入门 | 从文本处理到自动驾驶：机器学习最常用的50大免费数据集

Elasticsearch “指纹”去重机制，你实践中用到了吗？

向量搜索与ClickHouse-Part I

simhash文章排重

LightRAG 双层检索机制揭秘：优化数据处理与查询响应

正则表达式：掌握文本处理的秘密武器

MySQL字段类型和字符集

构建AI智能体：数据预处理对训练效果的影响：质量过滤、敏感内容过滤与数据去重

116_大规模预训练数据管理与质量控制机制

零基础学AI大模型之Embedding与LLM大模型对比全解析

应对AI智能体模糊回答的技术框架解析

书生·浦语2.0体系&技术报告

推理大模型的后训练增强技术-预训练篇

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史上最大高质量开源数学预训练数据集MegaMath发布

240万亿巨量数据被洗出，足够训出18个GPT-4！全球23所机构联手，清洗秘籍公开

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