在计算机与互联网领域，随着在线信息的丰富性日益增长，自动文本摘要的研究受到了极大的关注。本文提出的基于要素的多文档摘要模型旨在提高信息整合效率，尤其在大数据中发现重要信息的效率。本模型从五个主要元素的视角对句子进行建模，并采用基于词汇亲和力模型计算相似度的词汇聚类，以及一种新颖性检测算法来选择摘要句子。
自动文本摘要可以分为两大类：单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要针对单一文本进行总结，而多文档摘要则涉及多个相关文本。多文档摘要方法又可以分为抽取式和抽象式两类。抽取式方法长期占据主导地位，依赖于从原文中提取句子和短语来形成摘要。这类方法的例子包括使用词频、位置和句法结构来计算句子得分，并提取高得分的句子。此外，还有基于图模型的方法，使用最大熵分类器进行句子降维，以及使用主题模型探索文档中的潜在语义。然而，抽取式方法的总结要么留下冗余，要么缺乏流畅性。抽象式方法提供了一种补充抽取式缺点的方法。
在抽取式方法中，抽取句子和短语的过程通常需要依赖外部工具或算法。例如，使用词汇亲和力模型计算词汇的相似度，然后通过聚类将相似的词汇组合起来。在自动摘要过程中，对于一个句子，可以计算其词汇的亲和力得分，并以此为依据来抽取重要句子，形成摘要。例如，可以利用词汇亲和力力模型，将词汇按亲和力的高低进行聚类，形成若干关键词或短语，进而依据这些关键词或短语来抽取原文档中相对应的句子，构成摘要。
关键词包括信号与信息处理（signal and information processing），说明本论文的研究领域；基于要素的模型（element-based model），指本模型的核心思想；多文档摘要（multi-document summarization），阐述本模型的目标应用场景；聚类（clustering），是本模型中对文本进行预处理的一个重要步骤；词汇亲和力力（word affinity force），是模型中用于衡量和处理词汇间关系的算法或模型；新颖性检测算法（novelty detection algorithm），是用于从多文档中筛选关键信息的技术。
本模型的提出和应用对于改善信息处理流程、提高处理大数据的效率具有重要意义。在信息爆炸的时代，如何高效地从海量的文档中抽取核心内容，提炼出关键信息，是当前学术界和工业界急需解决的问题。本模型的实验证明，它能够准确地找到文档的关键点，并生成流畅的摘要句子，为解决实际问题提供了新的技术手段和理论支持。
