TextRankは少ないデータでよい精度を出せる特徴があるため，抽出型要約でよく用いられるが，冗長性があるため改善を図る．実験結果より，ニュース記事をLDAでトピックに分けた場合の中心文に重要な情報は多いが，文が長い特徴がある．各トピックに属する文の単語とそのトピックのキーワードとの平均共起回数が多いと考え，「トピック中心文との類似度で各文に点数をつける」，「LDAで分けたトピックのキーワードと各文の共起回数，文の単語数情報で，同一トピックから冗長で重複する文の抽出を制限する」ことを提案する．抽出文の質と冗長性をそれぞれRougeとcos類似度で評価する．