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摘要
传统TextRank算法在生成摘要时只考虑句子间的相似度，忽略了文章本身间的相似度，且生成的摘要往往包含重复的信息表达。为此，提出一种基于共现关键词的TextRank算法，用word2vec模型将文章表示为句向量，考虑到文章的类别，将该类文章的共现关键词作为参数参与句子权值的迭代计算，然后，通过句子长度、关键词数量等信息对迭代得到的句子权重加以修正。实验结果表明，所提算法能够提高生成摘要的全面性和准确性。同时，所提算法使用MMR对抽取得到的摘要进行去除冗余处理，改善了摘要的重复表达情况。
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