针对LDA建模结果较泛化、子话题间文本相似度较高等问题，提出一种基于狄利克雷分配模型（LDA）和知网（HowNet）语义词典相结合的多粒度子话题划分方法（MGH-LDA）。首先采用LDA模型对不同新闻源的新闻集合进行初划分，并根据文档贡献度获得相同新闻话题的文档集合；其次在TF-IDF模型基础上获取多粒度粗细特征，作为核心词特征集合来表征新闻文档，采用知网语义词典来计算新闻文档之间的相似度；最后通过single-pass增量聚类算法进行新闻文档的聚类，实现子话题划分。通过在真实新闻数据集上的实验，验证了该方法能有效地提高热点新闻话题子话题划分的准确率。