我在做什么
顾名思义，多文档自动摘要，即是完成多个文档的摘要内容提取。
在这里，我们的研究对象，单指灾害事件。
设计思路
在完成多文档自动摘要前，首先要思考以下几个问题：
- 以什么为基本单位做内容提取？
- 什么才能称为重要的内容？
基本单位
对于一个文档，我们可以将它拆分为：文档本身，段落，句子，词语，字。
- 首先，摘要内容将会是一段可阅读的内容，因此我们不能以"词语"、"字"为单位，因为很显然，他们都不能表达完整语义。
- 第二，一个文档完整的描述了一个事件，它包含了很多方面的内容，因此也不能以文档本身为单位，它包含的内容太多，不具有原子性。
- 第三，一部分情况下，段落描述的是一个事件某一个方面的内容，但我们依旧要考虑，由于文档来自于网络，在一些情况下，一个文档都只有一个段落，描述了过多的内容。
结论：
以句子为基本单位，它表达了完整的语义，只描述了某个特定的内容。
聚类
一个事件会由多方面内容组成。例如对于一个新闻事件：飞机失事。它必定会涉及到：现场情况、财产损失，人员伤亡、救援情况、后期处理等方面的内容。因此，我们需要基本单位进行分类。遗憾的是，我们无法预知一个事件将会由多少方面的内容构成。因此，这里将会提到一个算法：聚类，用于自动分类。
重要内容
重要的内容很好理解，大量文档都提及的内容，必定是重要的内容。
因此我们可以认为，一个句子，如果大量出现，那它必定是重要内容。
设计结论
- 将多文档拆分为句子集合。
- 句子集合聚类。
- 得到重要的类。
- 对类组合，得到摘要（删除类中相似的元素，得到重要元素）。
实现
对于第一步，做简单的字符串拆分处理，即可从文档集合得到句子集合。对于第二步，下文将详细描述聚类算法。对于第三步，一个类包含的元素越多，即表示这个类越重要。对于第四步，需要解决两个问题，什么是相似的元素，什么是重要的元素。
句子相似判断
句子相似度计算从上世纪50年代开始，至今已经有了不短的研究历史，中文句子相似度计算虽然起步较晚，但也有了不少的研究成果。对于相似度计算算法本文不做过多叙述（注意：这不代表此算法对于本文来说不重要）若要深入研究可查阅相关资料。本文将使用较为简单的句子相似度计算：编辑距离矢量。
聚类算法
基于相似度计算，我们可以提出下面的比较巧妙而简单的聚类算法。
聚类即是将相似的元素归类到一起，在此可以把句子集合抽象为一个无向图：句子为节点，为相似的句子节点连接一条边。
所有的子图即是最后的结果，但我们依旧要注意到许多单节点图和节点数量较少的图，这意味着它们可能不重要，因此无需考虑这些集合。
集合相似句子和重要句子
相似的句子很好处理，显然，若聚合中存在相似度很高的句子子集合，保留其中最重要的那条。
重要句子：对于集合中的任意一个句子A，A其他元素的相似值的总和记作Va。按照V值递减排序，即可得到靠前的重要句子。