1、隨著信息科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，計算機與互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為了人們生活中必不可少的一部分，大量的信息開始以電子文檔的形式出現(xiàn)在人們面前，也慢慢進入了一個信息過載的時代。所以越來越希望用比較簡練的文字來實現(xiàn)對信息的壓縮以表達出電子文檔的主要內(nèi)容。自動摘要技術(shù)的出現(xiàn)使得在信息檢索的過程中提高了獲取知識和信息的效率，減少了用戶查詢所關(guān)心的信息的時間。同樣的，在中國每年的全國政協(xié)會議期間，數(shù)千位政協(xié)委員要提交平均大于5000件的提案，所以一份良好的提案摘要

2、可以很方便的指出該提案的中心主旨，可以在一定程度上提高政協(xié)委員參政議政的效率，并且為提案的數(shù)字化管理提供了極大的便利條件。
　　基于上述背景，本研究對自動摘要技術(shù)進行了深入的研究，主要包括以下幾個方面的工作:
　　1.在對文摘句抽取的過程中融合了統(tǒng)計信息和語義信息，改進了基于《知網(wǎng)》的義原相似度計算算法，同時在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種基于上下文的詞語語義相似度計算算法并將其應(yīng)用到句子語義相似度當(dāng)中，同時改進了衡量句子相關(guān)性的算法B

3、M25。
　　2.對文章主題劃分進行了研究，使用互信息的概念衡量段落之間的關(guān)聯(lián)程度。然后通過對分主題分別抽取摘要句提高摘要的主題覆蓋率。
　　3.使用基于圖的自動文摘算法TextRank計算句子的全文權(quán)重，同時結(jié)合句子本身特征實現(xiàn)摘要句的抽取。將文檔劃分成若干個句子構(gòu)成圖的節(jié)點，以句子之間的相似度構(gòu)成邊，形成圖模型，然后利用投票迭代至收斂的算法原理并加以句子特征形成摘要候選句集，最后對候選句集進行平滑處理并按原文順序輸出形成