文本相似度去重雷达
文本相似度去重雷达传统文本相似度工具通常只比较两段文本或一对文本列表，输出单一的相似度分值；“相似度与去重雷达”则面向成批文档，通过语义聚类与雷达图展示每个聚类的强度、覆盖与风险，并结合热力矩阵、去重建议，强调“批量去重+模式洞察”而不仅仅是“单对比得分”，因此更适合海量反馈、问卷或政策资料的去重与汇总分析。
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数据准备建议
每一行视为一个独立样本，系统会自动计算语义相似度并构建去重雷达图。建议先使用“文本清洗”“按语意分句”等工具，避免换行符或乱码影响效果。
根据文本来源选择预设，系统会自动调整分词、停用词和相似度置信区间。
适用于问卷开放题、用户评价，强化短句语义聚合能力。
保持专业术语，偏向格式统一的长文本分句去重。
自动识别账号、手机号等敏感信息并参与匹配。
适配错别字与口语化表达，召回更多弱相似文本。
82%
推荐：调研反馈 0.8，政策/公文 0.85。
3条
控制去重雷达中的最小聚类粒度，建议≥3以获得稳定的模式。
默认推荐，中文/多语言兼顾，适合混合语料。
跨领域语义检索模型，召回能力强，适用于去重优先场景。
英文或双语材料优选，支持更高维度的语义对齐。
仅保留≥阈值+0.05的重复结果，保证结论高度一致。
兼顾召回与准确度，自动调节不同文档长度的影响。
尽可能捕捉表达不同但诉求一致的文本，适合用户洞察。
输入多个关键词用顿号或逗号分隔，将在雷达图中单独标注。