自动文摘是自然语言处理领域的一项重要的研究内容。目前，自动摘要的研究取得了较大的发展，但同人们的期望仍然有较大差距。本文提出基于文本修辞结构和篇章特征分析的中文自动文摘方法，较好地克服了机械文摘的浅层性和理解文摘的领域局限性，并能实现文摘系统的可移植性和自适应长度等功能，主要有以下内容： (1)分析了实现自动文摘的常用方法，提出了以修辞分析为主、篇章特征统计分析为辅的文摘方法。利用修辞关系规划文本逻辑结构，再通过修辞结构分析获取文本主题的方法，避免了机械文摘和理解文摘在文本理解上的缺陷。 (2)在修辞分析的基础上，引入成熟的统计方法对篇章特征进行分析，通过评测词条权重、句子权重等信息，对修辞分析结果进行辅助决策，进一步抽取文章主题，提高了文摘质量。 (3)针对本文应用，提出采用双词典设计的中文分词系统，将修辞词独立组成词典，并实现预分词，提高了修辞词的查准率和查全率；同时，将歧义处理分为真歧义和伪歧义来分别处理，并对现有的双向最大扫描算法进行了改进，降低了算法的复杂度，提高了常规分词的精度和速度。 (4)从保证系统的可移植性出发，将修辞词单独组织成修辞词词典，并将修辞词典和识别规则进行模块化设计，初步实现了面向多领域的可移植性。 (5)针对摘要的自适应长度控制和优化聚合，给出了给定摘要比例和摘要句数两种控制长度方法，提高了文摘的灵活性和可阅读性。