快速分辨相似度高的文档是通过特定的算法和技术，对比和分析文档内容，以识别和评估文档之间的相似程度。下面是一些方法和策略，可以帮助快速分辨相似度高的文档：

关键词比对：通过比对文档中的关键词和短语，可以确定文档之间的主题和焦点是否相似。如果两个文档共享许多相同的关键词，它们的内容可能相似。

语义分析：语义分析技术可以识别文档中的概念、实体和关系，并比较这些语义元素的相似度。这种方法能够更准确地判断文档之间的相似度，而不仅仅是基于字面匹配的关键词。

余弦相似度：余弦相似度是一种计算文档相似度的常用方法。它通过将文档表示为向量，并计算向量之间的余弦角度来判断文档的相似程度。余弦相似度的值越接近1，表示文档越相似。

TF-IDF加权：TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常用的文本特征表示方法。它可以根据词语在文档中的出现频率和在整个语料库中的分布情况，为文档的相似度计算提供权重。通过比较两个文档的TF-IDF表示，可以确定它们的相似度。

深度学习模型：深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以用于文本分类和相似度计算。这些模型可以学习文档的深层特征表示，并生成用于相似度计算的嵌入向量。

以上方法可以根据具体需求和应用场景进行选择和组合。需要注意的是，对于大规模文档集合的快速相似度计算，可能需要采用高效的索引和检索技术，如近似最近邻搜索（ANN）等，以加快处理速度和降低计算成本。