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-```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：
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-  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。
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-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。
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