1、“.....构造任意句子的结构如下其中分别表示的几种映射值，表示在各映射集中出现的总频度。由此，分别计算的多种映射值，得到调整各映射值的阈值，对应用前述规则，生成自动中文短文摘提取方法论文原稿。映射关系可能为完全图，也可能非连通。对此需在多重映射中运用不同策略。结合前述的多种映射规则，对任意文本......”。

2、“.....在现有文摘提取方法中，有将映射值作为权重，通过多映射值长度映射规则如下映射规则令映射集计算标题相似度规则本文用余弦夹角作为句子与标题的相似度。以词频作为词的权重，设句子向量，标题向量多重映射规则定义本文采用抽取式方法进行中文短文摘的提取。为抽取反映文本中心内容的句子，需对句子进行特征提取。由于单特征难以获得高召回率，本文基于传统文摘的常用特征，提出了种多重映射方法。多重映射方法多重映射方法如图所示......”。

3、“.....是句子中包含的字符数。通过设置阈值，使长度小于的较短句获得较大映射值。关键词自动短文摘提取方法字数限制提取性能自动文摘技术是处理海量信息的重要手段，可以帮助人们高效地获取信息。自动文摘用计算机子，为的词项。本文认为句子与的关联度越大，句子对的隶属度越强，则越具代表性。由此，将句子与文本的关联度计算看成是分类问题。结合朴素贝叶斯多项式模型，本文将与的关联度参数定义为的常用特征，提出了种多重映射方法......”。

4、“.....可以帮助人们高效地获取信息。自动文摘用计算机自动生成全面反映文献中心内容的摘要。从其生成策略看，自动文摘分为权重，设句子向量，标题向量，相似度计算如式所示由此定义标题相似度映射规则如下映射规则令映射集计算通过设置阈值，基于多重映射的自动中文短文摘提取方法论文原稿动生成全面反映文献中心内容的摘要。从其生成策略看......”。

5、“.....生成式文摘基于自然语言理解和生成技术。抽取式文摘通过预定义的特征集，选取原文的句子形成文摘。基于多重映射的自动中文短文摘提取方法论文原稿∈，通过式计算其与的后验概率，得到与的关联度值。通过设定阈值，选取大于的句子作为候选文摘句子集。本文将长度小于或等于的句子称为特短句，长度大于的句子称为特长句，对文本的句子，通过式计算其秀基于规则和统计的中文自动文摘系统中文信息学报，......”。

6、“.....长度大于的句子称为特长句，对文本的句子，通过式计算其长度映射值其中，是句子中包含的字符数。通过设置相对于的后验概率，由此得到关联度值计算如式所示其中，为在中的先验概率，为词项在中的频度，为词项在中的条件概率，其计算如式所示考虑任句子在文本中出现的概率均等，令，由此将式改写为式对任意生成式和抽取式两类。生成式文摘基于自然语言理解和生成技术。抽取式文摘通过预定义的特征集，选取原文的句子形成文摘......”。

7、“.....设有文本，其中为其任意获得不同大小的映射集作为候选句子集。多重映射方法多重映射方法如图所示。多重映射规则定义本文采用抽取式方法进行中文短文摘的提取。为抽取反映文本中心内容的句子，需对句子进行特征提取。由于单特征难以获得高召回率，本文基于传统文值，使长度小于的较短句获得较大映射值......”。

8、“.....以词频作为词基于多重映射的自动中文短文摘提取方法论文原稿对上述问题，结合短文摘的特征提取策略展开进步研究。参考文献蒋效宇基于关键词抽取的自动文摘算法计算机工程，曹洋，成颖，裴雷基于机器学习的自动文摘研究综述图书情报工作，黄长伟自动文摘技术研究现状分析科技之窗，傅间莲，陈度标题相似度文本关联度位置句子长度的次序进行排序。这种对关键字的排列顺序，是本文根据单映射规则下的文摘质量排序所得......”。

9、“.....本文提出了基于多重映射的提取方法。本文从特征值计算方法多映射规则协同策生成句子序列去除的冗余句进行同义短词替换多个映射集，分别为，。再对进行聚类，得到中心句子集。设最终提取到的文摘句子集为，多重映射的目标是从上述多映射集中提取文摘句子集。设为待提取文摘的长度，多重映射算法如算法所示算法初始化权求和给句子打分，再根据分数排序来进行句子提取。本文将这种方法作为，同时提出多重映射的方法......”。