随着网络信息的剧增,网络上的信息重复性很大。同一主题的相关文档通常是成千上万,它们的内容相似,但又有所不同,各有侧重点。人们迫切需要一种能够以简洁连贯的语言提供同一主题的多文档集合中全面而重要的信息的工具,多文档自动文摘技术顺应这种需求而产生。多文档自动文摘可以将多篇同一主题的文档进行汇总,提供给人们简洁、全面的信息,将人们从繁琐、冗余的信息中解脱出来。多文档自动文摘是信息时代发展到一定程度的必然需要,由于多文档自动文摘有良好的理论研究价值和应用前景,它已经成为文本处理领域的研究热点之一。本文首先对自动文摘的分类及发展历程进行简述,然后分别介绍单文档自动文摘及多文档自动文摘的相关技术。在此基础上,讨论了自动文摘的发展方向。其次详细介绍词汇链的概念、传统的构造算法。同时,在分析传统构造算法优缺点的基础上,提出了一种新的两阶段词汇链构造算法,实验表明,此算法提高了准确率并保证了较好的效率。然后介绍基于图的排序的方法及PageRank算法,讨论了如何将基于图的排序方法应用到文本处理中,进而介绍基于PageRank的句子抽取。最后,详细介绍基于词汇链及PageRank的多文档自动文摘系统。该系统采用词汇链表示多文档集合的子主题结构,对子主题排序,然后基于PageRank算法在各个子主题中选取句子生成文摘。这种方法能够保证文摘对多文档集合的各个重要子主题有较好的反映,而文摘本身冗余度较低。实验表明,这种综合的方法所生成的文摘质量较高。