多文档的文本摘要，挺考验算法灵敏度的，尤其你想提炼重点、还不想漏掉细节的时候。这篇研究用了模糊逻辑加深度学习，还搭了受限玻尔兹曼机（RBM），有点意思。两个阶段流程——训练 + 测试，设计得比较清晰，适合需要一堆文本做信息浓缩的项目，比如舆情、政策汇总、文献梳理那种。

受限玻尔兹曼机本身就比较适合做特征抽取，这里用来缩短文档，不容易丢掉重要信息。如果你之前没接触过 RBM，推荐先看看这个MATLAB 实验代码，对理解结构蛮有。

模糊逻辑部分也挺关键，尤其在信息模糊、多义词多的时候更显优势。你可以配合这个模糊逻辑工具包用用，支持 MATLAB，响应也快。

如果你用 MATLAB 开发多，顺手再翻翻这个工具箱使用指南和模糊逻辑在 Matlab 中的应用，接口和语法都讲得比较细。

对了，模糊控制这块你要是想拓展下应用场景，可以顺便看看频率控制和光伏逆变器的案例，逻辑套路是通的。

建议：你用前先理下文档结构，训练集最好分得清楚，避免误学；还有就是 RBM 的迭代次数别设太少，不然提取的信息不准。

如果你手上正好有一堆文档等着搞摘要，可以试试把这个思路迁过去，说不定效率提高不少。