参考Classifier4J的实现方法，中文自动摘要的基本实现方法如下5个步骤：

 1.通过中文分词，统计词频和词性等信息，抽取出关键词。

   2.把文章划分成一个个的句子。

   3.通过各句中关键词出现的情况定义出句子的重要度。

   4.确定前K个最重要的句子为文摘句。

   5.把文摘句按照在原文中出现的顺序输出成摘要。

其中，统计词频我们可以去掉一些停用词增加摘要的准确性。对于各行各业来说，都会有个子的一些行业关键字，可以增加其权重，不过涉及到文本分类的问题，这里就不一一赘述了。

下面是简单的实现：

ArrayList
    
      pItem = Tagger.getFormatSegResult(rouseStr);		WordFreq[] charArray = new WordFreq[10];				WordCounter wordCounter = new WordCounter();				for (int i = 0; i < pItem.size(); ++i) {			CnToken t = pItem.get(i);			if (t.type().startsWith("n")) {				wordCounter.ProNChar(t.termText());			} else if (t.type().startsWith("v")) {				wordCounter.ProVChar(t.termText());			}		}		//取得出现的频率最高的五个名词		WordFreq[] charNArray = wordCounter.getWords(wordCounter.CharNCount);				for (int mn = 0; mn < 5; mn++) {			charArray[mn] = charNArray[mn];		}		//取得出现的频率最高的五个动词		WordFreq[] charVArray = wordCounter.getWords(wordCounter.CharVCount);		for (int mn = 5; mn < 10; mn++) {			charArray[mn] = charVArray[mn - 5];		}		//抽取句子		SentenceExtractor senCou = new SentenceExtractor();		ArrayList
     
       sentenceArray = senCou.getSentences(rouseStr);				int q = 0;		int sumCount = 1;　　　　//计算句子权重		while ( q
      
       = 1) {					sumCount = sumCount * charArray[j].freq;				} else {					sumCount = sumCount * 1;				}			}			sentenceArray.get(q).score = sumCount;			sumCount = 1;			q++;		}				ArrayList
       
         copySenArr = new ArrayList
        
         ();		for(SentenceScore sc:sentenceArray)		{			copySenArr.add(sc);		}		int minSize = Math.min(sentenceArray.size(), 3);		(new Select
         
          ()).selectRandom(copySenArr, copySenArr.size(), minSize,0); //System.out.println(""); for(int i=0;i