二種類のノイズを付与。(1) 単語やチャンクを似ているもので置き換える; (2) 意味的に似た文書で置き換える; このようにして作成したノイズ付きレビューからノイズを除去するモデルを訓練する。推論時にはノイズのないデータを入力し、重要な情報を抜き出すことで要約を実施する。またモデルのアーキテクチャには、二種類のノイズを並列して受け取るマルチソースモデルを使用している。

教師なし学習でありながら、教師あり学習モデルに近いROUGEスコアを挙げた。特にRotten TomatoesにおけるR1スコアでは教師あり学習手法の最高値を0.07ポイント上回った。