文本摘要方法一直引起了很多关注。近年来，深入学习已被应用于文本摘要，结果表明是非常有效的。然而，基于深度学习的大多数基于深度学习的文本摘要方法需要大规模数据集，这很难在实际应用中实现。本文提出了一种基于多轮计算的无监督的提取文本摘要方法。基于定向图算法，我们改变了一次计算句子排名的传统方法，以多轮计算，并且摘要句子在每一轮计算后动态优化，以更好地匹配文本的特征。在本文中，实验在四个数据集中进行，每组单独包含汉语，英文，长短和短文本。实验结果表明，我们的方法具有比基线方法和其他无监督方法更好的性能，并且在不同的数据集中是强大的。
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