多文档摘要技术为人们快速、有效的组织大量信息提供了一种良好的途径。主题模型方法是目前多文档摘要的主流算法,但是,国内外学者研究多文档摘要主要采用基于平面结构的主题模型。多文档摘要对结果全面性,覆盖、差异性,概括与细节等要求使得层次主题模型特别适合应用在摘要主题建模任务中。布雷等人提出了层次潜在狄利克雷分配模型,其良好的效果已得到了广泛的验证。但应用建模时,多而复杂的先验超参设置,随机算法本身的不确定性以及不同的语料特征使得我们很难找一个快速、有效的方法对新数据进行建模。本文提出了由贝叶斯线索和范围线索构成的统一建模分析框架。采用理论分析与实验验证相结合的方式来剖析hLDA层次建模中的关键影响因素。着重从层次树的路径选择,主题层次选择以及不同层次词的选择等方面分析模型本身特点以及应用到多文档摘要时的特征选择。然后给出一个切实有效的经验化建模策略和流程,最后结合JACM和MultiLing2013多文档摘要语料等进行建模效果评估。