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在对中文文本进行摘要提取时，传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性，忽略了文本的其他重要信息。首先，针对中文单文档，在现有研究的基础上，使用TextRank算法，一方面考虑句子间的相似性，另一方面，使TextRank算法与文本的整体结构信息、句子的上下文信息等相结合，如文档句子或者段落的物理位置、特征句子、核心句子等有可能提升权重的句子，来生成文本的摘要候选句群；然后对得到的摘要候选句群做冗余处理，以除去候选句群中相似度较高的句子，得到最终的文本摘要。最后通过实验验证，该算法能够提高生成摘要的准确性，表明了该算法的有效性。