研究的目標主要分為兩個部分，第一部份使用者透過關鍵字搜尋相關新聞文本，接著對多文本進行分析，例如新聞之標題、內文、類別，而藉由根據上述文本探勘獲得的內容，視為最能代表該新聞之重要關鍵字，第二部分針對文本中具有相關關鍵字的句子進行提取式摘要技術，濃縮多文本成單一摘要內容，藉以減低人力與時間成本。在數量上，由多個新聞文本作為來源進行摘要，不同於單一新聞文本（single-document summarization）只由一篇新聞中進行摘要，因此技術上稱為多文本摘要技術（multi-documents summarization）；另外，在摘要方式上，採用提取式技術（extraction-based summarization），基於一個假設，一篇文檔的核心思想可以用文檔中的某一句或幾句話來概括。這個方法需要從原文中找出相對來說重要的句子來組成輸出，系統需要用模型來選擇出信息量大的句子，然後按照自然序組合起來形成摘要。