抽取式摘要（TextRank / LexRank 双引擎）
从原文里挑出最有代表性的句子拼成摘要，只摘录不改写，每句都保留原文措辞和所在行号。
先用 TF-IDF（一个词在本句常用、在别句少见的程度）把每个句子表示成向量，按句子之间的相似度连成图，再用 TextRank 与 LexRank 两种基于图的句子排序算法各算一遍重要性，各自取分数最高的若干句，按原文顺序排列。摘要长度可按压缩比或目标句数指定，语言可自动判断，也可指定中文或英文。
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20%
0.05 = 仅保留 5% 的句子；0.2 = 摘要约为原文 1/5。新闻 / 评论建议 0.2 ~ 0.3，论文 / 长报告建议 0.1 ~ 0.15。
中文走 jieba 分词 + 中文标点切句；英文按 . ! ? 切句 + lowercase。
已识别 0 / 500 个词
一行一词，也可写成【词 词频 词性】。填写后这些词按整词处理，专名和术语不会被切碎。
每 10,000 个字符 2 点
抽取式摘要（TextRank / LexRank 双引擎）常见问题
- 抽取式摘要（TextRank / LexRank 双引擎）适合处理什么材料？
- 中文文本材料，例如新闻报道、政策文件、访谈记录、评论和文学作品，上传文本文件后即可分析。
- 抽取式摘要（TextRank / LexRank 双引擎）会得到什么结果？
- 从原文中挑出最有代表性的句子拼成摘要，只摘录不改写，并保留原文行号。
- 抽取式摘要（TextRank / LexRank 双引擎）怎么用？
- 上传材料、确认设置、点提交，任务完成后在工作台打开报告。不用安装软件，也不用写代码。详细步骤见教程《抽取式摘要：用 TextRank 和 LexRank 从原文选句》。
- 抽取式摘要（TextRank / LexRank 双引擎）怎么计费？
- 按文字量计费，每满 10000 字 2 点，不足 10000 字按 2 点算。提交前页面会显示本次消耗。
- 结果可以写进论文吗？
- 可以。报告里的数字和图表附有统计口径与原文出处，末尾有方法说明，涉及统计模型的报告还列出参考文献，可以作为论文附件或方法依据。
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