摘要：面对中文微博文本书写随意,信息不完整,噪声大,怎么在数量如此巨大又杂乱无序的微博信息中提取关键信息成为中文自然语言处理的重点。关键词自动提取是文本挖掘领域的一个分支,也是文本检索、文本比较、文本分类和聚类等文本内容处理研究的基础性工作。本文研究的主要内容就是如何从中文微博文本数据提取出能说明微博内容的主题词,即关键词。传统的人工方法在数据量如此巨大的微博信息中是不适用的。因此本文在将概率主题模型LDA应用到中文关键词提取的基础上,借助统计学方法在“词汇层次”引入外部语义库,加大语义词语的权重,提出一种多特征融合的概率主题模型,使提取的关键词更加准确、更加结合实际。主要工作如下：(1)深入研究中文微博数据特征结构,对现有的隐含语义模型结合中文微博数据进行了对比分析。(2)深入研究隐含主题模型在中文微博中的应用,详细的分析了隐含主题模型的特点,构建了中文微博特有的词袋模型,应用到中文微博中,将文本的主题分布向量,直接映射到内部隐含主题,弥补传统的单纯利用词频信息表示文本带来的信息丢失的缺点,减少短文本的数据稀疏性。(3)中文微博的主题是由其本身的内容决定,因此本文提出一种基于文本本身隐含语义与外部语义相结合的多特征融合概率模型,在隐含主题模型上结合《知网》语义库加入统计学权重,从粗粒度“主题层次”和细粒度“词汇层次”对词汇进行研究,提取关键词。并对该方法进行实验分析,实验结果表明该方法在中文微博关键词提取上有很好效果,具有较好的实用价值。图30幅,表18个,参考文献59篇。