随着网络在蒙古地区的迅速普及,互联网已经成为蒙古族人民信息传递的主要媒介。然而,网络信息聚集,导致信息严重过载。因此,如何从成千上万的蒙古文网站中获取有价值的内容,是当代研究的一个重大挑战。在如此环境中,准确提取网络热点词显得尤为重要,成为当今科研的焦点。本文以蒙古文网站中的新闻流为研究对象,自动处理海量新闻报道,对蒙文网络热点词进行提取,本文的主要研究内容有以下几点：(1)分析蒙古文网络新闻的结构特征,在计算词汇权重时,分别统计候选词汇在标题和内容中出现的频率。通过加权算法赋予既出现在标题中又出现在内容中的词汇以更高的权重,实验表明该方法能够提高热点话题的检测能力。(2)分析候选词汇表,新闻内容中包含一些频率很高但与表达意思无关的词语,称之为“异常词”。本文利用词汇的熵与3σ准则相结合的方法来剔除蒙古文新闻文本中的“异常词”。实验结果说明,本方法能够有效的剔除“异常词”。(3)根据热点词的特点,利用词汇权重的方差来表示特定时间内人们对热点词汇关注度的变化。实验表明本方法能够准确提取蒙古文热点词汇。(4)本文利用基于词频和基于TF*PDF的四种热点词提取算法进行蒙古文网络热点词提取,并进行了对比实验,对算法的热点话题覆盖率进行比较。