提取作为自然语言处理领域的一项重要任务，是解决信息过载和冗余的有效方法。论文提出了一种基于主题划分及TF-IDF（词频-逆文本频率指数）的文本摘要提取方法，该方法首先将文本段落进行主题划分，其次使用TF-IDF算法对不同主题的文本抽取中心句，最后将各个主题的中心句按顺序合并成文本摘要。将论文提出的文本摘要提取方法分别在知网论文数据集和DUC公共数据集上进行了仿真实验，并和传统方法进行相比分析，实验结果表明，论文提出的方法能有效地提高文本摘要提取的准确性，并且有更好的适应性。
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