本研究提出了GLIMMER方法，解决了无监督多文档摘要中的信息丢失问题。通过构建句子图和挖掘低级特征，自动识别语义集群，提高了相关性和流畅性。实验结果表明，该方法在无监督摘要任务中优于现有方法，并在零样本设置下超越了预训练模型，具备高可读性和信息量。