教師なし要約で，latent variable から生成する方法では，内容が一致しない傾向がある．beam search で目的関数を最大化するように生成する方法では，source sentence の最初の数文字から bias を受ける． これを解決するために，提案手法は，source から直接単語を選択する手法である．最初はランダムに単語を選択し，そこから 1 単語ごと入れ替えていき，結果として目的関数値を改善するなら保持，そうでなければ取り消すということを繰り返す (first choice hill-climbing)． 目的関数には，文の fluency と source への semantic similarity を利用する．