智能文本分组去重器（模糊匹配算法基础版实现）源文件源码

这个模糊匹配基础版算法适用于以下行业场景：

教育行业
批量处理试题、答案、学生作业等文本，自动去重、分组、查找相似内容，辅助教务数据整理。

问卷与调研
对大量问卷、调查文本进行内容归类、模糊查重，提升数据清洗效率，便于后续统计分析。

彩票与数据归档
批量处理彩票号码、开奖信息等文本，自动分组、去重、查找相似数据，便于归档和分析。

客户信息管理
对客户资料、反馈、留言等文本进行模糊匹配，自动归类、查重，提升客户数据管理质量。

文本归档与资料整理
适用于各类需要批量处理、归档、查找相似文本的场景，如档案馆、图书馆、企业文档管理等。

该基础版算法适合对内容格式较为统一、匹配规则简单的批量文本处理任务，能显著提升人工整理效率。对于复杂语义匹配或高精度需求场景，建议后续升级算法。当前版本无法胜任

该代码的具体功能如下：

批量文件处理
自动遍历指定目录下所有文本文件，过滤掉已处理或特殊文件，仅处理需要的数据文件。

文件内容清洗
对每个文件内容进行去空行、去特殊字符、标准化格式等预处理，提升后续处理准确性。

内容分组与索引
将文件内容按设定的分组数量（如每1000条一组）进行分批处理，并为每条内容添加行号索引，便于后续定位和归档。

内容去重
对分组后的内容进行去重处理，生成有行号和无行号的去重结果文件，提升数据质量。

模糊匹配
对两组内容进行基础模糊匹配（如按设定字符数、匹配度），自动查找相似内容并输出匹配结果。

结果保存与归档
自动生成处理结果文件，包括分组结果、去重结果、匹配结果等，并按文件名和分组归档保存，便于后续查找和分析。

交互提示
处理过程中有详细弹窗提示，实时反馈当前进度、异常情况和处理结果，提升用户体验。

辅助函数
包含内容清洗、分组、索引、去重、匹配等多个辅助函数，支持灵活扩展和定制。

整体流程实现了从文件读取、内容清洗、分组、去重、模糊匹配到结果归档的自动化数据处理，适合批量文本数据整理和分析场景。

项目实现流程如下：

技术选型
采用 AutoHotkey v2 作为开发语言，利用其强大的文件操作、字符串处理和窗口交互能力，实现批量自动化数据处理。

目录与文件管理
设置工作目录为脚本所在路径，自动遍历所有目标文本文件，过滤掉已处理或特殊文件，确保只处理有效数据。

主流程设计
主流程采用循环结构，逐个处理文件。每个文件经过内容读取、清洗、分组、索引、去重、模糊匹配等步骤，最终生成归档结果。

功能模块划分
将内容清洗、分组、索引、去重、模糊匹配等核心功能封装为独立函数，提升代码复用性和可维护性。

分批处理与内存优化
针对大文件，设定分组阈值（如每1000条一组），分批处理和保存结果，防止内存溢出，提高处理效率。

结果归档与输出
自动生成有行号和无行号的去重结果文件、分组结果文件、匹配结果文件，并按文件名和分组归档保存，便于后续查找和分析。

用户交互与异常处理
处理过程中通过弹窗实时反馈进度、异常和结果，遇到异常情况自动跳过或退出，提升稳定性和用户体验。

可扩展性设计
代码结构清晰，参数可调，便于后续功能扩展和算法优化，适应不同业务场景需求。

整体项目实现了批量文本数据的自动化处理，流程完整，结构合理，易于维护和升级。