布尔相似性是一种判断两个布尔向量之间相似程度的方法。在判断布尔相似性时，可以通过去除重复项来提高判断的准确性。以下是一个包含代码示例的解决方法：

def remove_duplicates(bool_vec):
    unique_vec = []
    for item in bool_vec:
        if item not in unique_vec:
            unique_vec.append(item)
    return unique_vec

# 示例用法
bool_vector = [True, True, False, True, False]
unique_vector = remove_duplicates(bool_vector)
print(unique_vector)  # 输出: [True, False]

在上述代码中，remove_duplicates 函数接受一个布尔向量 bool_vec 作为输入，并返回一个去除重复项后的唯一布尔向量 unique_vec。

在函数中，我们使用一个空的列表 unique_vec 来存储唯一的布尔值。然后，我们遍历输入的布尔向量 bool_vec 中的每个元素。如果当前元素不在 unique_vec 中，我们将其添加到 unique_vec 列表中。这样，最终得到的 unique_vec 列表中就只包含了不重复的布尔值。

在示例用法中，我们定义了一个布尔向量 bool_vector，其中包含了重复的布尔值。然后，我们调用 remove_duplicates 函数来去除重复项，并将结果存储在 unique_vector 变量中。最后，我们打印输出 unique_vector，得到的结果是 [True, False]，即去除了重复项的唯一布尔向量。