Күнделікті өмірде интернеттегі ақпаратты шолу компьютер пайдаланушылары үшін әдеттегі әрекетке айналды. Интернетте күн сайын мыңдаған интернет жаңалықтары жарияланатындықтан, тиісті құжаттарды тиімді түрде алу және қорытындылау қиын. Сондықтан белгілі бір веб-беттің негізгі мазмұнын қамтамасыз ету үшін кілт сөзді немесе түйінді фразаны алу әдісі қолданылады. Осындай қажеттіліктерге байланысты түйінді сөздерді қолдану оқырманға қажетті ақпаратқа оңай және жылдам қол жеткізуге мүмкіндік береді. Бұл мақалада машиналық оқыту алгоритмдері болып табылатын Кездейсоқ орман және Градиентті күшейту алгоритмдері тексерілді. Нәтижелер әдебиетте кеңінен қолданылатын ағылшын тіліндегі жаңалықтар мазмұнынан тұратын 500N-KPCrowd деректер жинағында алынды және қазақ тіліндегі деректер жинақтарынан алынған нәтижелермен салыстырылды. Қазақ деректер жинағы үшін әдебиеттегі ең жоғары нәтиже 0,97 ең жақсы F₁ ұпайымен қол жеткізілді. 500N-KPCrowd деректер жинағы үшін 0,70 ең жақсы F₁ ұпайы алынды.