随着现代科技的高速发展,报纸、书籍、科技文献等以文字为载体的信息大量涌现。尤其是在国际互联网络高速发展的带动下,每天都会有不断涌现的海量信息。为了能从这些海量的信息中快速、准确的找到用户需要的信息,文章的自动文摘成为越来越被关注的研究课题。在研究比较了相关的自动文摘方法后,我们采用基于统计的自动文摘方法实现了一个用户驱动的自动文摘原型系统,对其性能进行了测试。指代是现实生活中比较常见的语法现象,在文章处理过程中也常常因指代问题导致文摘生成结果不准确。针对自动文摘因指代问题产生的问题,本文结合目前的研究状态,对篇章消解算法进行了简介,并提出一种类似于篇章消解算法思想的特定领域的自动文摘系统的实现方法。通过分析原始文本中存在的指代关系,重新计算词频和句子的重要度,来获得新的文摘结果。本文详述了用户驱动的特定领域自动文摘系统实现方法,并通过实验验证了类似篇章消解算法的应用对于文摘结果的改善。为了验证所提出方法的可行性和有效性,本文采用内部评价方法对开发的文摘系统进行评估。从论文库中抽取政治学科的100篇论文,获取文摘,进行评测,可以看出我们提出的类似于篇章消解算法的方法对特定领域自动文摘系统的性能有所改善。