专项客户新闻自动检索方法研究与应用的中期报告摘要本报告旨在研究和应用一种基于自然语言处理技术的专项客户新闻自动检索方法。该方法利用了维基百科作为知识资源，并使用了主题建模技术和文本相似度计算技术进行文本处理和分析。我们对该方法进行了实验评估，并将其应用于一家金融公司的案例研究中。结果显示，该方法能够有效地检索到与专项客户相关的新闻，并对这些新闻进行自动分类和摘要提取。该方法还具有较高的可扩展性和可定制性，可以适应不同行业和领域的专项客户需求。关键词：自然语言处理技术；维基百科；主题建模；文本相似度计算；专项客户；新闻自动检索AbstractThisreportaimstoresearchandapplyanaturallanguageprocessing-basedautomaticretrievalmethodforspecializedclientnews.ThismethodutilizesWikipediaasaknowledgeresourceandutilizestopicmodelingandtextsimilaritycalculationtechniquesfortextprocessingandanalysis.Weconductedexperimentalevaluationsofthismethodandappliedittoacasestudyofafinancialcompany.Theresultsshowedthatthismethodcaneffectivelyretrievenewsrelatedtospecializedclientsandautomaticallyclassifyandextractsummariesofthesenews.Thismethodalsohashighscalabilityandcustomizability,makingitsuitableforspecializedclientneedsindifferentindustriesandfields.Keywords:naturallanguageprocessing;Wikipedia;topicmodeling;textsimilaritycalculation;specializedclients;automaticnewsretrieval