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随着网络技术的发展，我们越来越依赖搜索引擎来获取信息。然而，一些网站和应用程序会使用相似文本来复制和粘贴内容，从而导致搜索结果中的重复内容出现。这种现象被称为“信息过载”和“信息泛滥”，对于搜索引擎和用户都是不利的。因此，我们需要研究如何识别和减少重复内容，从而提高搜索引擎的质量和用户的效率。
在这个研究中，我们旨在开发一种系统，用于检测网络页面中是否存在重复内容。我们将使用自然语言处理技术来识别文本中的相似性，并使用机器学习算法来训练模型。最终，我们将建立一个系统，可以自动检测和区分网络页面中的重复内容，并将结果反馈给用户。
这个研究的主要目的是开发一个系统，可以帮助用户和搜索引擎识别和减少重复内容。我们相信，这个系统将对搜索引擎的质量和用户的效率产生重要的影响，并有助于改善网络搜索体验。
研究背景
随着网络技术的发展，越来越多的人开始使用搜索引擎来查找信息。然而，一些网站和应用程序会使用相似文本来复制和粘贴内容，从而导致搜索结果中的重复内容出现。这种现象被称为“信息过载”和“信息泛滥”，对于搜索引擎和用户都是不利的。因此，我们需要研究如何识别和减少重复内容，从而提高搜索引擎的质量和用户的效率。
研究问题
我们的研究问题是：如何开发一个系统，用于检测网络页面中是否存在重复内容？
研究目标
我们的研究目标是建立一个系统，可以自动检测和区分网络页面中的重复内容，并将结果反馈给用户。
研究内容
我们将使用自然语言处理技术来识别文本中的相似性，并使用机器学习算法来训练模型。最终，我们将建立一个系统，可以自动检测和区分网络页面中的重复内容，并将结果反馈给用户。
研究意义
这个研究的主要意义在于开发一个系统，可以帮助用户和搜索引擎识别和减少重复内容。我们相信，这个系统将对搜索引擎的质量和用户的效率产生重要的影响，并有助于改善网络搜索体验。
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