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文本自動摘要是獲取微博重要信息的一種手段，但微博的短文本、高冗余、高噪聲等特征對于自動摘要造成較大的影響。為此，提出一種基于個人微博內(nèi)容與相關(guān)性的事件摘要提取算法ＣＲＰａｇｅＲａｎｋ。將微博事件集構(gòu)建成事件圖，結(jié)合微博內(nèi)容質(zhì)量，利用ＣＲＰａｇｅＲａｎｋ算法計算出微博的總權(quán)重，選取有代表性的微博生成初始摘要進行可讀性加工，使摘要更具可讀性。實驗結(jié)果表明，該算法相對于ＴｅｘｔＲａｎｋ算法和ＬｅｘＲａｎｋ算法，準確率和召回率明顯提高，而且生成的摘要內(nèi)容簡潔，信息全面，閱讀性好。
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