【摘 要】
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传统的基于统计的自动文摘方法以词语作为文本信息的基本单位。没有考虑到词语在不同语言环境下的具体语义，导致文摘精度不高。为了克服传统方法的缺点，提出了一种基于文本组块
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
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传统的基于统计的自动文摘方法以词语作为文本信息的基本单位。没有考虑到词语在不同语言环境下的具体语义，导致文摘精度不高。为了克服传统方法的缺点，提出了一种基于文本组块的自动文摘方法。系统利用中科院的ICTCLAS软件对文档进行分词和词性标注。并根据一系列的规则，将相关的词语构造成组块。由句子中出现的组块作为衡量句子重要性的标准选出文摘句。文中给出了自动文摘的评价方法和实验结果。跟传统的基于词语的文摘相比较，实验结果表明基于文本组块的自动文摘系统生成的文摘句精度更高．更能全面反映原文的主要内容。
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