安防行业的结构化数据中存在大量的相似重复记录，传统的相似重复记录检测算法的识别率很难满足安防行业的实际需求。针对这种情况，引入了卷积神经网络模型，设计两种以LeNet-5模型为基础的改进模型，一种是输入为词向量矩阵的模型，另一种是输入为相似度矩阵的模型。实验表明，输入为词向量矩阵的模型的精确率和召回率均达到了96%以上，输入为相似度矩阵的模型的精确率和召回率高达98%,并且K折交叉验证的结果说明模型具有较强的泛化能力。
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