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1、現(xiàn)有中文自動(dòng)文摘技術(shù)存在原文內(nèi)容覆蓋不全面以及信息冗余的問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題，本文開展了相關(guān)的研究工作。
結(jié)合已有的“統(tǒng)計(jì)全切分中文分詞系統(tǒng)”，本文首先提出了基于通用分詞詞典的最長(zhǎng)組合模式逆向匹配算法來(lái)修正通用分詞詞典分詞粒度過(guò)細(xì)的問(wèn)題，并在分詞的基礎(chǔ)上進(jìn)行特征計(jì)算與篩選，將文本以特征詞表示。此后設(shè)計(jì)了基于形式特征的語(yǔ)句加權(quán)函數(shù)應(yīng)用于分句過(guò)程，并且結(jié)合最大邊緣相關(guān)(Maximal Marginal Relevance，MMR
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