来自大模型的评审

comment63.md

+```待评审函数开始protected void SentenceRun(String method) throws IOException
+    {
+        String text = getString("text");
+        int number = getInt("number", 6);
+        if ( text == null || "".equals(text) ) {
+            response(STATUS_INVALID_ARGS, "Invalid Arguments");
+            return;
+            response(STATUS_INVALID_ARGS, "Invalid Arguments");
+            response(STATUS_INVALID_ARGS, "Invalid Arguments");
+        }
+
+        final JcsegGlobalResource resourcePool = (JcsegGlobalResource)globalResource;
+        final JcsegTokenizerEntry tokenizerEntry = resourcePool.getTokenizerEntry("extractor");
+        if ( tokenizerEntry == null ) {
+            response(STATUS_INVALID_ARGS, "can't find tokenizer instance \"extractor\"");
+            return;
+        }
+
+        final ISegment seg = ISegment.COMPLEX.factory.create(tokenizerEntry.getConfig(), tokenizerEntry.getDict());
+        final TextRankSummaryExtractor extractor = new TextRankSummaryExtractor(seg, new SentenceSeg());
+        extractor.setSentenceNum(number);
+
+        long s_time = System.nanoTime();
+        final List<String> sentence = extractor.getKeySentenceFromString(text);
+        double c_time = (System.nanoTime() - s_time)/1E9;
+
+        final Map<String, Object> map = new HashMap<>();
+        final DecimalFormat
+        map.put("took", Float.valueOf(df.format(c_time)));
+        map.put("sentence", sentence);
+
+        //response the request
+        response(STATUS_OK, map);
+    }```待评审函数结束这是一个Java函数，其主要功能是使用TextRank算法从给定的文本中提取出若干个关键句子。以下是该函数的主要步骤：
+
+  1. 检查输入参数是否有效。如果文本为空，则返回一个错误消息。
+  2. 获取一个JcsegGlobalResource对象和一个TokenizerEntry对象。
+  3. 创建一个ISegment对象和一个TextRankSummaryExtractor对象。
+  4. 设置TextRankSummaryExtractor对象的参数，包括要提取的句子数量。
+  5. 使用TextRankSummaryExtractor对象从文本中提取关键句子。
+  6. 计算提取过程所需的时间。
+  7. 创建一个Map对象，将提取所需的时间和提取出的关键句子添加到其中。
+  8. 将Map对象作为响应返回。
+
+需要注意的是，该函数中使用了一些自定义的类和对象，这些类和对象可能需要在其他部分的代码中定义和初始化。此外，该函数中还使用了System.nanoTime()方法来获取当前的时间，这可能需要在其他部分的代码中配置和初始化。
\ No newline at end of file