在当今的信息时代，我们经常需要处理大量的文本信息。这些信息可能包含重复的，这不仅会浪费我们的宝贵时间，还可能导致信息的不准确。开发一种能够自动检测并去除文本中的重复段落的技术就变得尤为重要。

一种可行的方法是使用自然语言处理（NLP）技术来降低文本重复度。这种技术通过分析文本中的单词、短语和句子结构，识别出它们之间的相似性，从而减少重复部分。

我们可以采用基于词向量的方法来实现这一目标。词向量是一种将单词映射到向量空间中表示方法，它可以有效地捕捉单词间的语义关系。在这个过程中，我们需要一个大规模的词汇表作为输入，并为每个单词分配一个唯一的权重向量。我们将文本分割成一系列的小块，并计算每个小块与已经存在的单词向量之间的余弦相似度。如果两个小块的余弦相似度很高，那么我们就认为这两个小块之间存在一定的重复性，并将其合并以减少重复。

为了提高文本的可读性和流畅性，还可以考虑使用机器翻译技术将文本从一种语言翻译成另一种语言。这种方法不仅可以帮助我们消除某些地区的语言障碍，还能使文本更具有国际视野。

通过结合自然语言处理技术和机器学习算法，我们可以有效地降低文本的重复度，提高信息的准确性，并使文本更容易理解和阅读。随着人工智能技术的发展，相信未来会有更多创新的解决方案出现，为我们带来更多的便利。