2020年初突然爆发的新冠肺炎严重影响了全球人民的正常生活。至今新冠疫情仍然不断反复,是21世纪以来人来面临的最大公共卫生危机事件。随着互联网技术的发展,在疫情防控的过程中新闻媒体起到的作用受到了专业人士的肯定。新闻传播在稳定民众情绪,引导正确的舆论导向以及帮助维持社会秩序上起到了重要的作用。目前有关新冠肺炎相关新闻的研究还处于初级阶段,主要研究都是通过新闻学的视角来研究媒体舆论导向以及新冠肺炎对于新闻业的挑战,很少有研究集中于新冠肺炎爆发至今重点事件的梳理,对于新冠肺炎新闻进行文本挖掘的研究更是很少。本文爬取了中国新闻网从2020年1月23日新冠肺炎爆发到2021年10月31日共97434篇新闻进行文本挖掘分析。通过文本挖掘找出新闻报道的重点话题并对话题进行热度演化分析,这样既可以帮助公众了解新冠肺炎爆发后的发展轨迹,还可以为新闻从业者报道新冠疫情相关新闻提供参考。针对爬取到的新闻长文本数据,本文先采用Text Rank算法提取关键词并进行描述统计,之后针对关键词建立LDA主题模型和DTM动态主题模型,最后综合描述统计、LDA主题模型和DTM动态主题模型进行主题热度演化分析并得出结论。通过对新闻关键词进行描述统计发现,不同时期新闻数量的多少与同时期疫情的严重程度有很大关系。还发现新闻报道一方面很重视国内突发严重疫情的地区以及大城市的疫情报道,另一方面很重视美、英、法、意等重要国家以及日本、韩国、印度等周边国家疫情的情况。通过建立LDA主题模型并进行分析发现,新闻数据可以分为15个主题,包括5个方面:经济建设、疫情防控、疫情新增、社会民生和医疗研究。其中经济建设分类新闻数量在2020年三四季度明显升高,标志着我国防疫重点逐渐转变为经济恢复与发展。疫情防控与疫情新增分类在新闻报道中一直保持很高的比例,说明疫情不断反复,防疫一刻不能放松。疫情刚刚爆发的时期有关医疗救治和物资援助主题的新闻数量很多,体现了新闻对于疫情严重地区的重点关注。通过建立DTM动态主题模型并同样将新闻分为15个主题进行分析发现,根据主题内容仍然可以将15个主题划分为五个类别,分别为疫情概况、防控措施、医疗研究、经济建设和社会民生。通过动态主题模型计算主题热度并分析发现,因为疫情不断反复,疫情概况和防控措施的主题热度在各个时期都很高。疫情刚刚爆发时,医疗救治主题新闻的热度最高,到了2021年随着疫苗的成功研制和大力推广,医疗研究一直是新闻报道的热点话题之一。2020年三四季度,因为重点转移到经济发展,经济建设新闻热度明显升高;在疫情刚刚爆发时有关民生问题的新闻热度相对也很高。结合描述统计与主题模型进行主题演化分析发现,在疫情刚刚爆发时,新闻报道最重点的话题是对武汉疫情的医疗救治以及对突然爆发的疫情进行防控;时间到了2020年3月,随着新冠肺炎在国外大肆传播,全球疫情新闻的热度快速升高,并且一直是最热门的话题之一;2020年后半年,国内防疫的重点逐渐转为疫情后的经济发展,经济建设相关新闻热度快速升高;2021年随着疫苗的成功研制和大力推广,疫苗的接种一直为2021的热点话题;到了2021年疫情依旧不断反复,疫情新增和疫情防控也始终是新闻的关注点;2021年中期美国、欧洲、印度的疫情相继反弹,加上变异病株的快速传播,全球疫情也一直是新闻报道的热点话题。本文通过对中国新闻网有关新冠肺炎相关的新闻文本进行文本挖掘与主题热度演化分析,不仅可以帮助公众掌握疫情发展的脉络,还可以为新闻从业者对于新冠肺炎相关新闻报道的方向、主题提供更有效准确的参考。