短文本通常指文本长度小于160个字符，一般以手机短信、网页评论、网络聊天信息等形式存在的文本。短文本的热点话题识别问题是短文本应用领域必须解决的具有挑战性的基础问题之一。由于短文本具有长度短、所描述概念信号弱的固有缺陷，传统的话题识别方法并不适用于短文本。短文本话题识别的可行途径是利用外部资源中的可用信息来扩展短文本所描述的概念。　　 上下位关系作为一种重要的语义关系，利用这种关系扩展短文本的特征向量，能够在一定程度上弥补短文本描述概念不显著的缺陷。本文围绕如何将上下位关系用于中文短文本的话题识别展开研究，主要工作如下：　　 (1)建立了一个将上下位关系用于短文本话题识别的整体框架，即首先从短文本中抽取关键词，再利用《知网》的上下位关系对这些关键词进行特征扩展。在此框架下，重点研究了如何抽取短文本中关键词。由于短文本自身的特点，本文利用简单聚类的方法来抽取短文本中的关键词。利用已有的上下位关系库对这些关键词进行特征扩展，对扩展后的短文本进行二次聚类，最终得到热点话题列表。实验表明：上下位关系有助于短文本话题识别性能的改善　　 (2)针对短文本长度短、描述概念能力弱的问题，提出了一种利用词语上下位关系对短文本关键词进行特征扩展的中文短文本热点话题发现方法。思路首先是通过聚类抽取初始话题中的关键词，然后针对这些关键词利用词语上下位关系进行特征扩展，最后对特征扩展后的文本再次聚类从而得到热点话题。该方法弥补了短文本特征不足的缺点，在一定程度上提高了中文短文本中热点话题发现的性能，实验证明该方法有效。