Det finns många dokument som uttrycker en åsikt, särskilt i den så kallade web 2.0-eran med sociala medier och sociala nätverk. Jae-Young Chang vid Institutionen för datateknik vid Hansung University, i Seoul, Sydkorea, föreslår att det finns ett behov av att hitta sätt att sammanfatta deras innehåll för ett brett spektrum av applikationer.

Skriva i International Journal of Computational Vision and Robotics , han påpekar att konventionella textsammanfattningsmetoder inte fungerar bra med flera dokument författade av olika författare. Han har nu föreslagit en algoritm som kan identifiera och extrahera representativa dokument från ett stort antal dokument. Att tillämpa processen kan vara det första steget mot en ny strategi för "opinion mining, "som kan vara användbart i politiken, marknadsföring, utbildning, och många andra områden av mänsklig strävan.

Tillvägagångssättet innefattar att upptäcka känslan för det viktigaste - bedömande - dokumentet i en korpus och sedan rangordna andras relevans från denna centrala punkt för att göra det möjligt att konstruera en sammanfattning av de åsikter som uttrycks. Ett framgångsrikt principbevis genomfördes på filmrecensioner. Samma tillvägagångssätt bör fungera bra med produktrecensioner och andra åsikter.