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fasttext提取关键词解读_fasttext model(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

fasttext提取关键词

RefinedWeb：三步预处理 𐟔” RefinedWeb的三大步骤文档处理过滤去重 𐟍 文档处理 URL过滤：基于两个规则进行过滤。包含460万个域名的屏蔽列表 URL评分提取文本：忽略菜单、页眉、页脚和广告等，提取HTML页面中的主要内容。语言识别：采用fastText语言分类器进行分类，该分类器在Wikipedia、Tatoeba和SETimes上面训练，使用n-grams作为特征，并采用层级softmax，最后输出一个0~1的分数。 𐟍 过滤文档过滤：主要保留自然语言文档，移除机器生成的垃圾邮件，由关键字列表、样本文本或特殊字符序列组成。行级过滤：通过trafilatura库提取的文本避免了大部分无关的内容，但仍然有遗漏。行级过滤的目的是移除文档中和正文无关的内容（例如点赞数，导航按钮等）。包含重复的文档移除：可以在去重阶段进行，但在早期进行代价更低更容易。采用启发式方法，制定规则删除具有过多行、段落或n-gram重复的文档。 𐟍 去重模糊去重：采用MinHash算法删除相似的文档。对于每个文档，计算其与其他文档的近似相似性，并删除高重叠的文档对。以5-gram为单位计算，分为20个桶，每桶450个哈希。 MinHash：计算两个集合的元素数量异常大，同时又有很多个集合需要判断两两之间的相似度时，传统方法会变得十分耗时。精确去重：采用精确子字符串去重，是序列级去重。通过使用后缀数组查找字符串之间的精确匹配，删除重复超过50个连续token的段落。 URL去重：删除跨CC转储重复访问的URL。

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