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Auto Summarization tool using java:自动摘要可为文档提供简洁的摘要。-开源
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2021-05-27
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自动摘要可为文档提供简洁的摘要。 在本文中,我提出了一种统计方法来解决独立于域的单文档摘要中的文本生成问题。 我的论文包括Salton的向量空间模型,该模型将句子分为几类,也可用于总结WebPages中的内容。 汇总器最初根据分隔符将整个文档分解为句子。 第二步是从文档中删除不必要的单词。 删除停用词后的文档将再次针对唯一词进行修订。 唯一词是具有相同含义或在文档中可能多余的词。 通过称为“阻止”的方法将其删除。 通过使用词干提取机制,可以计算单词的出现次数,并以出现次数和出现次数的格式显示结果。
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B A S E D O N S TAT I S T I C A L M E T H O D
AUTO SUMMARIZER AND
RECTIFIER
PROPOSAL
Auto summarization provides a concise
summary for a document. In this I present a
Statistical approach to addressing the text
generation problem in domain-independent,
single-document summarization.
My thesis Includes salton’s vector space
model which divides the sentences into
categories which can also be used for
summarizing the contents in WebPages.
HOW IT WORKS
The summarizer initially breaks the entire
document into sentences based on the
separators.
The Second step is that the unnecessary
words are removed from the document.
The document after removing the stop words
is revised again for the unique words. Unique
words are the one which have the same
meaning or might be redundant in the
document. These are removed by a method
called stemming.
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