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為最大化生成摘要的信息量，提出一種基于布谷鳥(niǎo)搜索（CS）算法與多目標(biāo)函數(shù)的多文檔摘要方法。對(duì)多文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)句子分割、分詞、移除停用詞和詞干化將文檔轉(zhuǎn)化為詞語(yǔ)的基本處理形式，計(jì)算經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的句子信息量得分并將其作為CS算法的輸入，再基于多目標(biāo)函數(shù)生成包含原始文檔重要信息的句子以組成最終的摘要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于粒子群優(yōu)化算法和雙層K最近鄰算法的多文檔摘要方法相比，該方法在最大化生成摘要信息量的前提下，保證了高可讀性和低冗余性，并且在DUC基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的摘要平均準(zhǔn)確度高達(dá)0.99。
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