텍스트에서 반복되는 문자를 처리하는 것은 까다로울 수 있는데, 이는 해당 문자가 단어의 올바른 철자를 나타낼 수도 있고 소셜 미디어 게시물에서 흔히 보이는 비공식적인 문자 연장(elongation)을 나타낼 수도 있기 때문입니다. 우리는 수작업으로 만든 규칙, 사전 또는 형태소 분석기(morphological analyzers)에 의존하지 않고 이 문제를 해결하는 문자 단위 아랍어 노이즈 중복 제거를 위한 경량 시스템인 CANDLE을 제시합니다. CANDLE의 핵심은 이 작업에 Connectionist Temporal Classification (CTC)을 새롭게 적용한 것으로, 이는 문자 기반 인코더 상에서의 시퀀스 정렬(sequence alignment) 문제로 정규화(normalization)를 프레임화하며, 문자 중복 제거를 위해 이전에 탐구된 적 없는 공식화 방식입니다. 깨끗한 신문 기사, 수동으로 선별된 모호한 사례, 실제 소셜 미디어 텍스트를 아우르는 세 가지 벤치마크에서 평가했을 때, CTC 모델은 $5.37%$만큼 낮은 문장 오류율 (Sentence Error Rate (SER))을 달성하였으며 분류 기반 베이스라인(classification-based baseline)을 큰 차이로 지속적으로 능가했습니다. 추론 오버헤드(inference overhead)를 줄이기 위해, 우리는 6개 층(layer)의 CTC 모델을 2개 층의 학생(student) 모델로 증류(distill)하여, 성능 저하를 최소화하면서 $3\times$의 깊이 감소를 달성했습니다. 중복 제거 정확도를 넘어, 정규화는 실질적인 다운스트림(downstream) 이점을 제공합니다. 즉, 다양한 아랍어 LLM 토크나이저(tokenizer) 전반에 걸쳐 토크나이저 비옥도(tokenizer fertility)를 최대 $12.8%$ 상대적으로 감소시켜, 추론 비용을 직접적으로 낮추고 컨텍스트 창(context window) 활용도를 개선합니다. 우리는 재현성을 지원하고 향후 연구를 발전시키기 위해 모든 코드와 모델을 공개적으로 배포합니다\footnote{https://github.com/abjadai/candle}.