全文搜索系统通过索引策略和结果过滤相结合的方式来处理重复内容。在索引文档时，大多数引擎会存储唯一标识符和元数据以及文本内容。如果相同的内容出现在多个文档中（完全重复），系统通常会单独索引每个实例，但可能会在查询期间应用去重技术。例如，搜索引擎可能会使用校验和或哈希值来检测相同的文本块，并将重复项分组在搜索结果中的单个引用下。这可以防止用户看到冗余条目，同时保留原始文档计数以用于分析或参考目的。
近重复项（相似但不完全相同的内容）需要更细致的处理。系统通常采用 TF-IDF（词频-逆文档频率）或语义分析等算法来识别具有高度相似性的内容。例如，两个措辞略有不同的产品描述可能被标记为近重复项。一些引擎使用诸如分词（将文本分解为重叠的短语）之类的技术来创建用于比较的“指纹”。开发人员可以配置相似度分数的阈值，以决定是折叠结果还是单独显示它们。Elasticsearch 的percolator或 Apache Lucene 的MoreLikeThis查询等工具演示了引擎如何以编程方式标记或分组相关内容。
对搜索结果的影响取决于系统的配置。默认情况下，除非明确过滤，否则重复项可能显示为单独的条目。搜索相关性算法通常会降低重复项的优先级，方法是在检测到多个来源中存在相同内容时降低其分数。例如，新闻聚合器可能会将最早发布的版本排在后来的副本之前。开发人员可以使用诸如 Elasticsearch 的collapse字段之类的功能来自定义此行为，以显示每个重复组的一个代表性结果，或实现自定义逻辑来合并片段。正确的处理可确保用户看到多样化、相关的内容，而不会牺牲性能或索引效率。
