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AI资料去重遇到“看起来一样”的文字:规范化与业务合并要分开

来自不同系统的文字,外观看起来相同,编码形式却可能不同;反过来,相似名称也未必代表同一对象。本文参考Unicode规范化相关文档,讨论匹配前的处理、原文保留和人工确认,帮助小团队减少错误合并。文字规范化是技术步骤,不能替代企业、商品或人员身份判断。

资料时点公开资料与官方文档;2026年10月23日核对。

MDN介绍String.normalize所支持的Unicode规范化形式。本文将这一背景用于资料匹配设计,不建议对全部业务字段盲目采用同一转换。

原文与匹配用文本分别保存

模拟供应商名称整理,可以保留原始名称,再生成用于比较的辅助字段。转换后匹配相同只说明需要进一步检查,不应立刻覆盖客户提供的正式名称。

不同字段需要不同规则

产品代码、账号和自然语言标题的意义不同,大小写、全半角或符号可能承载区分作用。规则应由业务方确认,并记录转换前后差异,避免为了提高去重率而丢失信息。

合并之前建立候选清单

让人工核对名称、来源与其他可靠标识,确认后再处理关联记录。测试要覆盖相似但不同的对象,而不是只验证重复项能被找出。本文提供清洗方法,不承诺仅凭文本即可完成准确身份识别。

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资料来源与说明

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