新闻已经成为日常生活中获取消息的一种有效途径,用户主要通过搜索引擎获取新闻。网络为人们提供丰富信息资源的同时,也伴随着大量冗余信息的出现,获取信息这一过程必然会浪费大量不必要的时间。多文档自动摘要技术的出现很好地解决了这一问题,利用机器学习、神经网络等技术获取主要的信息,对文档进行摘要提取,最终得到可以诠释文档主要内容的简短摘要以实现对文档有用信息的精确提取。这种技术可以方便用户及时有效的获取有用信息,抽取到新闻中的关键部分,极大地提高了效率。目前比较常用的摘要提取技术基于抽取式的方法即在原文文档中抽取关键句作为文本的摘要句。在此基础上,本文针对如何在摘要提取过程中选择一种能够准确为句子打分的方法这一关键问题,提出了将潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型与TextRank(图模型)算法相结合的一种算法。首先,通过对预处理后的新闻文档集建立LDA主题模型得到相应的主题词概率分布,并对每一个句子所包含词项的概率求和得到句子的概率模型;其次,将预处理后的句子作为TextRank的输入,完成对文档的TextRank图模型构建,同时在计算图节点的最终权重时以LDA主题模型得到的主题概率为依据,其中,概率大的句子优先计算其节点权重,于是得到了更准确的句子排序;最后,分别根据压缩比例10%和20%抽取排序靠前的句子作为摘要句。利用上述方法,本文通过对同一主题下的新闻语料进行摘要提取,得到该主题下的概括性摘要。最终利用ROUGR-1、ROUGE-2、P、R、F这5个指标对得到的结果进行性能评价,实验表明该方法与单一算法相比,所生成的摘要效果更好,结果准确率明显提高,同时具有主题明显、关键词突出等优点。