Multilingual De-Duplication Strategies: Applying scalable similarity search with monolingual & multilingual embedding models

本文讨论了使用先进的自然语言处理工具对多语言文本数据进行去重的问题。我们比较了两种方法：一种是先翻译成英文，然后再使用mpnet进行嵌入；另一种是使用多语言嵌入模型(distiluse)。两步法的F1得分更高(82% vs 60%)，特别是对于使用不太广泛的语言，可以通过利用基于领域知识的专家规则将其提高至89%。我们还强调了与令牌长度限制和计算效率有关的限制。我们的方法为未来的多语言去重任务提供了改进的建议。

本论文旨在通过使用先进的自然语言处理工具解决多语言文本数据去重的问题。研究比较了两种方法：先翻译成英语再使用mpnet进行嵌入和使用多语言嵌入模型(distiluse)。

论文提出的两步法在少数使用较少的语言中表现更好，可以通过基于领域知识的专家规则增加到89%的F1分数。

实验结果表明，本研究提出的两步法在多语言去重任务中表现良好。此外，还发现了与令牌长度限制和计算效率相关的限制。值得关注的是，本研究提供了未来多语言去重任务的改进方法。

最近的相关研究包括：1）基于深度学习的多语言文本去重方法的研究；2）使用神经网络嵌入技术进行多语言文本去重的研究。