【摘 要】
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为了从文本中提取关键信息，需要对文本进行摘要。本文对文本句子提取多种类型的特征，采用支持向量机(SVM)计算样本在空间中的位置作为句子选为文摘句的置信度，从而能够根据
【机 构】
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清华大学电子工程系,北京100084
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为了从文本中提取关键信息，需要对文本进行摘要。本文对文本句子提取多种类型的特征，采用支持向量机(SVM)计算样本在空间中的位置作为句子选为文摘句的置信度，从而能够根据实际需要按比例选取文摘句用于概括文本主要内容。 针对SVM方法在文摘句选取中的不足，本文引入基于最大边缘相关(MMR)的后处理方法，对于SVM难以区分类别的句子，综合其语义相关性以及冗余程度，进行二次筛选，从而构成最终的文摘。实验表明，SVM和MMR融合的引入提升了文摘句选取的性能。
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