在這個資訊發達的時代，網路充滿著五花八門的資訊，導致我們在查詢資料時會因為這些雜亂且未經過濾的資料浪費許多時間，其中最為氾濫的便是點擊誘餌（clickbait），此種新聞常常有著吸引人的標題，而內容卻不會與主題相符，人們也常常在讀完整篇文章後才意識到自己浪費了許多時間在無意義的資訊上面。解決此問題很常用的方法之一便是運用摘要演算法來讓讀者先對新聞有一個大概的理解，不過，雖然摘要演算法越來越普及，但產生出來的摘要仍會和人為判斷的結果有所差距，進而造成閱讀理解上的錯誤以及偏差，所以我們想要藉由這次研究，從一個嶄新的角度切入，探討摘要演算法和句型分析之間的關係，融合原本向量建構的方式以及語句結構的分析來測試摘要的準確度，並且由結果研發出一個可以產生出更為精確的主旨之摘要演算法，除此之外，我們也會融合實地調查以及搜集意見的方式來更進一步探討人們思模式與產生出的摘要之關聯性。
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