文档查重项目
1、从数据库（Oracle数据库）里提取数据集
2、分词工具由北大pkuseg替换jieba分词，该分词工具准确率高，能分出包括英文的专有名词，能提高文档相似度效果。
3、把整篇文档内容放入模型训练，改成提取文档中的主要内容（体现文档的核心思想），过滤掉跟文档核心思想无关的噪音内容，分词后提取关键词并放入模型训练，大大提高最终效果。
4、采用聚类的方式统计所有文档的模板类型，收集所有模板的格式，按模板的格式提取文档的大段落。
5、提取大段落中的每一个中段：首先提取自然句（以句号和换行符作为判断依据），再以自然句前面的序号作为划分依据，按照数据结构切分大段落，获取中段。
6、以中段作为自然段落，源文档的自然段落和返回文档的自然段落计算相似度，获取到高于阈值（0.8）的自然段落。
7、从源文档的自然段落和返回文档的自然段落中提取含有相同的短语，用于高亮显示于前端。
8、采用多进程分布式处理所有文档（提取核心段落，分词，提取关键词等操作），速度提升90%。
9、增加日志输出，增加定时器，定时在凌晨3点更新模型并自动加载模型。
10、整个项目应用的流程：输入一个段落或整篇文档，从模型中返回N篇最相似的文档（id和相似度值），根据id从数据库中提取返回文档的内容，从返回文档的内容中提取每一个中段，与返回文档中的每一个中段两两比较，提取相似度高于阈值0.8的中段；再从中段中提取同样的短语（递归算法），高亮显示于前端。
11、在linux服务器上部署项目，安装并配置环境，后台运行接口服务。