Sentence Transformers 可以通过将文本转换为数值表示（嵌入）并测量它们的语义相似性，从而有效地识别和删除大型数据集中的冗余文本条目。 这些模型经过训练以捕获上下文含义，将句子映射到密集向量，其中相似的内容在向量空间中更紧密地聚集在一起。 为了对数据进行去重，首先生成所有文本条目的嵌入。 然后通过比较向量距离来检测冗余条目，较近的向量表示较高的相似度。 近似最近邻 (ANN) 库（如 FAISS 或 Annoy）通常用于扩展此过程，避免详尽的成对比较。 最后，将超过相似性阈值的条目标记为重复项并删除或合并。
该过程包括三个主要步骤。 首先，使用预训练的 Sentence Transformer 模型（如 all-MiniLM-L6-v2）为所有文本条目生成嵌入。 例如，产品描述的数据集可能会被转换为 384 维向量。 其次，使用余弦相似度或欧几里得距离计算嵌入之间的成对相似度。 为了有效地处理大型数据集，ANN 技术通过索引嵌入并查询最近邻来减少计算时间。 例如，FAISS 可以快速找到每个项目的前 10 个最相似的条目。 第三，应用相似性阈值（例如 0.95）将条目分类为重复项。 像“快速充电 USB-C 数据线”和“具有快速充电的 USB-C 数据线”这样的文本可能会得分 0.98 并被合并，而 0.85 的分数可能表示不同的条目。 像 DBSCAN 这样的聚类算法也可以对类似的条目进行分组以进行批量处理。
实际考虑因素包括平衡精确率和召回率。 高阈值（例如 0.97）会减少误报，但可能会遗漏释义的重复项，而低阈值（例如 0.85）可能会导致合并不相关的条目。 在样本数据集上测试阈值有助于优化这种权衡。 此外，小写转换或删除特殊字符等预处理步骤可以提高一致性。 为了实现可扩展性，可以使用 GPU 并行化嵌入生成，并且 ANN 库支持分布式计算。 后处理可能涉及手动审查边缘情况或保留重复组中最长/最短的条目。 像 sentence-transformers、FAISS 和 scikit-learn 这样的工具提供了现成的实现，使开发人员无需深入的 ML 专业知识即可访问此方法。