本文研究的重点是中文多文档自动文摘中的几个重要问题:主题的自动提取、文摘句的选取、系统的自动评价.具体地讲,本文从如下几个方面进行了研究:一、为了产生通用的文摘,首先需要准确地提取出主题,以便选择和主题相关度较高的文摘句.本文从统计和语义处理相结合的角度入手,来提取多文档的主题词,以解决同一概念不同用词同时作为主题词的问题,提高主题词提取的准确率.二、文摘句的选取是产生高质量文摘的一个重要因素.本文提出了基于句子语义相似度的最大边缘相关技术来选择文摘句,保证选取进入文摘的句子和主题的相关度较高,同时和已选文摘句之间的冗余度较低,从而达到选择最佳文摘句,扩大信息覆盖面,提高文摘质量的目的.三、好的评价方法可以发现文摘系统存在的问题,促进文摘系统性能的提高.为了克服人工评测的缺点,我们从"理想文摘"的要求出发,制定评测参数来检验文摘系统的性能优劣,并与人工主观评测相比较,实验结果表明该方法具有一定的实用性.