基于图模型的方法是一种常见的文本摘要技术，它通过建立一个图结构来表示文本中的句子，并利用图上的算法来提取出最重要的句子作为摘要。

  首先，将文本分割成句子，并对每个句子进行预处理操作，如分词、词性标注、命名实体识别等。然后，构建一个无向图，其中每个句子表示为图中的一个节点。

  接下来，需要定义节点之间的连接关系。一种常用的方法是采用句子之间的相似度作为边的权重。相似度可以使用各种算法来计算，如余弦相似度、Jaccard相似度等。通过计算句子之间的相似度，可以为每条边赋予一个权重，反映了节点之间的关联程度。

  然后，选择一个合适的图算法来提取最重要的节点。常用的算法有PageRank算法、TextRank算法等。这些算法基于图上的连接关系和节点之间的权重，计算出节点的重要性得分。根据得分高低排序，选择得分最高的节点作为摘要的候选句子。

  最后，根据一定的条件筛选出最终的摘要句子。这些条件可以是句子长度、句子位置、关键词覆盖率等。

  需要注意的是，图模型方法可以根据具体的需求进行扩展和改进。例如，可以结合其他特征，如句子主题一致性、句子信息量等，来更准确地提取摘要句子。此外，可以考虑引入深度学习等方法来改进图模型的性能。

  总之，基于图模型的方法是一种有效的文本摘要技术，通过建立图结构和利用图算法来提取关键句子，能够自动化地生成文本摘要。