【摘 要】
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多文档文摘技术能帮助用户减少不必要的阅读时间，有广阔的应用前景。该文以新闻报道为处理对象，以MMR（Maximal Marginal Relevance）文摘提取算法为基础，针对目前新闻报道往往以专
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,国防科技大学人文与社会科学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170156);国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2010AA012505)
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多文档文摘技术能帮助用户减少不必要的阅读时间，有广阔的应用前景。该文以新闻报道为处理对象，以MMR（Maximal Marginal Relevance）文摘提取算法为基础，针对目前新闻报道往往以专题形式组织展现的特点，提出了一种基于话题的多文档文摘方法。这种方法以话题关键字为打分依据，同时考虑句子位置特征等信息对句子的重要性进行评分。该文利用TDT4的新闻报道语料对上述文摘方法进行了试验评价，将基于话题的文摘系统和两个Baseline文摘系统进行比较，取得了较好的实验结果，尤其在5％的压缩比例下有明显优
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