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在LDA主题模型的基础上,提出自适应主题融合的多文档自动摘要算法.考虑到标题信息对摘要形成有很强的指示作用,为文档的标题和正文内容分别建立主题模型,并对2个模型进行融合.融合过程中,根据2种形态的信息熵进行自适应不对称学习,从而对不同形态的主题分布进行加权处理.融合后的模型适当地关联了标题和正文的信息,因此能够有助于摘要质量的提高.实验结果表明:自适应主题融合的多文档自动摘要算法在DUC2002标准数据集上取得了较好的效果.