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摘要
随着信息技术的发展和信息量的大量增多 ,提出了很多自动摘要的算法 在这些众多的算法中 ,都有一个共同的现象———摘要的长度均需事先给定 然而 ,实际的情况是 ,随着信息样本的不同 ,该信息样本所包含的信息量也是不同的 为了能够全面地反映信息样本的主题思想 ,又不产生信息冗余 ,就要求根据具体信息样本 ,动态地确定与该样本信息量相适应的结果摘要长度 据此 ,提出了一种自适应于不同样本的、动态确定摘要长度的算法 ,从具体样本中循序渐进地抽取出其所包含的所有子主题 ,这些子主题的集合构成了该信息样本的主题思想 然后 ,再根据子主题的数量确定摘要的长度 ,既全面地反映了信息样本的内容 ,又不会产生信息冗余 另外 ,还提出了新的互依赖模型 ,使用该模型可以使切词的结果较为准确 ,并可有效地降维 ,从而大幅度减少摘要长度确定算法中的计算量
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