摘要：信息主题的抽取是快速定位用户需求的基础任务,主题词抽取时主要存在三个问题：一是词语权重的计算,二是词语间关系的度量,三是数据维度灾难.在计算词权重时首先利用互信息确定共现词对,与词频、词性、词位置信息非线性组合,然后,根据词权重构建文档—共现词矩阵并建立潜在语义分析（Latent Semantic Analysis,LSA）模型.该方法借助LSA模型的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）将文档—共现词矩阵映射到潜在语义空间,不仅实现数据降维,而且获得低维度的文档相似矩阵.最后,对文档相似矩阵进行k-means聚类,在同类文档中选出词权重最大的前几对共现词,作为该类文章的主题词.对比基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和共现词抽取主题词的实验,该算法的准确度分别提高了19%和10%.

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