C#全局移除字符串中重复单词与短语的实现方案咨询

一、基于规则的文本清理（快速落地） #

• 连续重复单元过滤：用正则表达式匹配不同场景的重复内容，替换为单个单元：
  • 处理连续重复单词（如"I I I"）：使用正则\b(\w+)\s+\1+\b，替换为\1
  • 处理带标点分隔的重复（如"I, I I"）：使用正则(\b\w+\b)[\s,]*\1+，替换为\1
  • 处理短语重复（如"downtown downtown"）：调整正则为(\b[\w\s]+\b)\s+\1+\b，适配多词短语
• 高频填充词管控：针对"you know"、"like"这类过度使用的填充词：
  • 设定频率阈值，比如当"like"每100词出现超过3次时，移除无实质语义的实例（如句首/句中无关联的"like,"）
  • 用正则匹配连续重复的填充词（如(you know,?\s*)+），替换为单个或直接移除

二、NLP模型辅助处理（应对复杂重复） #

• 预训练模型改写：用BERT、GPT系列模型做文本优化，通过明确指令引导模型清理重复：
  输入prompt示例：清理这段文本里的重复单词、冗余短语和过度使用的填充词，保留原意：[你的语音转文本内容]
• 短语相似度去重：将文本分割为短语单元，计算短语间的余弦相似度，移除相似度超过0.9的重复短语，仅保留首次出现的有效单元

三、结合语音源数据的前置优化（从根源减少重复） #

• 语音停顿与重复发音检测：如果能获取原始语音文件，结合停顿时长（如超过500ms的停顿后重复发音）、音素重复特征，在识别阶段就过滤掉重复的语音片段
• 个性化重复模式适配：针对特定说话人的重复习惯（如某用户频繁重复"my first"），建立该用户的重复模式库，识别后直接过滤对应重复内容

示例处理效果 #

原文本：I mean, my first, my, my first, my first weekend down there, we went downtown, downtown Newark
处理后：I mean, my first weekend down there, we went downtown Newark

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrew Harbert