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为了帮助用户在使用问答网站时准确地描述所提问题的话题,对社会化问答网站问题及话题进行了建模,发现问题的潜在语义关系,提出一种基于潜在狄利克雷分布LDA（Latent Dirichlet Allocation）的话题抽取算法。该算法通过挖掘问题与问题之间的潜在语义信息,找到潜在语义相类似的问题,在语义层面上抽取出话题集合,找到最符合的话题列表。在真实网站中的数据进行试验证实,应用该算法可以有效扩大话题抽取的准确率和召回率。