基于统计的方法是一种常见的文本摘要技术，它主要通过计算文本中词汇的频率和位置信息来判断句子的重要性，并选择出关键句子进行摘要。

  下面是基于统计的方法的一般步骤：

  1. 分词：将文本拆分成词语的序列，为后续计算做准备。

  2. 统计词频：统计每个词语在文本中出现的频率，可以使用词频表或统计模块进行计算。

  3. 计算句子权重：根据词频和位置等信息计算每个句子的权重。常用的方法有TF-IDF（词频-逆文档频率）和BM25（Okapi-BM25算法）等。TF-IDF将词语在文本中的频率与整个文档集合中的频率进行对比，得出一个权重值；BM25则是基于词频和词语在文档中的位置信息进行计算。这些权重值可以帮助判断句子的重要性。

  4. 选择关键句子：根据句子权重，选择权重较大的句子作为关键句子。常用的方法包括按权重降序排序，选择前N个句子。

  5. 生成摘要：将选择的关键句子按原文档的顺序组合在一起，形成一个摘要。

  需要注意的是，基于统计的方法在计算句子权重时候，主要考虑的是句子本身的特征，而没有利用到句子之间的关系信息。这可能会导致生成的摘要不够准确或者内容不够连贯。

  此外，还可以采用其他方法，如图像、深度学习等进行文本摘要，这些方法能够更精准地抽取关键信息，并生成更准确的摘要。