随着互联网的飞速发展,越来越多的互联网用户开始成为电子邮件的受益者,同时网络空间中的电子邮件信息量也呈现出不断膨胀的趋势。电子邮件作为人们常用的一种通信工具,其中往往包含着大量的关键信息,这些信息当中的一部分很有可能涉及国家、企业乃至个人的机密。邮件内容安全技术直接关系到国家的政治稳定、企业的数据安全和个人的切身利益,具有重大的现实意义。本文正是在这种前提下,对基于邮件内容的自动文摘技术进行了研究。多邮件自动文摘技术是对内容相关的多封电子邮件进行分析,并根据它们所描述的主题脉络和用户兴趣抽取出重要的信息,并自动生成一篇指定长度的文摘。一个可行的邮件文摘系统对于提高电子邮件监控者处理信息的速度和准确率有很大的帮助。本文提出并实现了基于海量邮件检索结果的多邮件文摘系统,重点对以下几个问题进行了研究和解决:首先,本文综合考虑了电子邮件正文与普通文本在行文上的差异以及系统实际的应用环境,提出了面向用户查询的改进抽取式文摘方法,在一定程度上满足了邮件文摘系统在有效性和实时性两方面上的需求。其次,本文采用最大边缘相关模型解决了文摘句的抽取问题,从而可以保证系统输出的文摘结果在具有较高的准确率的同时使冗余度得到了降低。在此基础上,本文深入地研究了语句相关度计算和线性插值因子对于最大边缘相关模型的影响,进而提出了基于知网的语句相关度计算方法和自适应参数选取两方面的改进策略。邮件文摘的内部评测结果表明,经过改进后的文摘算法在文摘质量上有了明显的提高。最后,本文对邮件文摘的一系列相关技术进行了系统的研究。在邮件信息获取方面,本文实现了邮件的自动解析和正文解码,尤其针对邮件正文内容中无用信息对文摘效果的不利影响,本文提出了邮件正文噪声的概念并采取基于规则的办法将其去除;在正文的快速分词方面,本文阐述了如何利用Trie树结构自动构建分词词典并实现词语的快速查找,极大的提高了系统的响应速度。