随着Internet技术的迅速发展,Web资源的更新频率令人瞠目结舌。然而,在Web信息资源迅猛发展的同时,人们不能忽视信息极大丰富而知识相对匮乏的问题。所以,如何获得对用户有价值的信息就变得至关重要。目前,人们获取信息的主要方法是通过搜索引擎,但是搜索引擎往往会返回大量冗余的信息,因此在阅读时会浪费大量的人力物力,并且不能提供给用户简洁、直接的答案,所以多网页自动文摘技术应运而生。多网页自动文摘技术的目标是致力于将信息全面的、简洁的文档直接呈现给用户,从而提高用户获取信息的效率。它的重要性是不言而喻的,其应用前景将非常广泛。本文的目标是研究多网页的自动文摘,主要研究基于潜在语义分析(Latent Semantic Analysis,LSA)的多网页自动文摘系统理论和实现方法。根据潜在语义分析理论,对多网页进行了语义段的划分、句子聚类、生成初始文摘并对其加工得到最后的文摘。首先提出多网页语义段的概念和基于LSA的多网页语义段划分算法,对传统的权重计算方法进行改进,使得语义段的划分更加精确;其次改进K-Medoids聚类算法,使得K可计算,实现了段落的聚类和句子的聚类,依据句子的长度、句子中关键词的重要性以及这些关键词是否出现在标题中这三个因素对句子权重的影响来改进句子权重的计算方法,并利用HowNet计算句子间相似度。然后,对基于LSA多网页自动文摘系统进行了详细的功能分析,包括具体模块的设计、实现方法和关键技术。最后编程实现了这个多网页自动文摘系统。该系统将统计和语义分析两种方法相结合,采用基于语义段的想法组合文摘,使得文摘连贯性、全面性都有了提高。