叙事自动生成是一个重要的研究方向。目前，我们正在研究一种基于知识和用户需求的叙事自动生成方法和系统。骗局是一种特殊的过程，它既可以独立地作为一个完整的叙事，又可以成为一个更大的叙事的一部分。本文通过对骗局的表示和受众心理分析的研究，将骗局应用于叙事自动生成中。　　 本文综述了前人关于欺骗的研究成果，概述了前人关于欺骗的含义、欺骗的研究领域、欺骗的检测、欺骗的生成等研究工作，并且从中得到了一些理论支持和启示。　　 本文结合了认知心理学、情绪心理学、逻辑学等学科的相关研究成果，在以下几方面进行了研究，并且取得了相应的创新性研究成果：　　 1)骗局的形式化表示。在规划思想和目标设置理论的基础上，设计了一种“目标分解语言”，用以描述主体的目标分解。在此语言指导下，对骗局实例进行形式化的描述，使得计算机能够识别骗局；并在此基础上构建了一个骗局资源库。　　 2)骗局的结构分析。通过分析百余个骗局实例，抽象出了骗局的基本行为模式，将骗局划分为九个阶段，构造了基本的骗局模型。　　 3)骗局中的受众心理分析。本文引入了心理学方法对受众心理进行分析。引入了受众角色的概念，以受众为中心，深度分析受众认知和受众情绪。在受众认知分析方面，我们提出了骗局中受众认知分析的一般性方法；本文分析了Ortony等人的OCC情绪模型，并对它进行了改进，在此基础上，提出了受众-角色OCC模型(VA-OCC)，它更适合于受众的情绪分析。　　 4)骗局知识的初步分析。在上述分析基础上，构建了一个骗局分析系统，该系统能够自动地从一个形式化表示的骗局中获得该骗局的一些本质的信息。