在话题检测和追踪过程中,话题漂移的产生往往降低话题检测和追踪的准确率。为了克服这个问题,通过分析新闻报道中种子事件与后续的新颖事件之间的演化关系,强调命名实体词的贡献度,并及时调整话题的重心向量,建立了一种动态的话题检测和追踪模型。实验证明,该模型有效地降低了话题漂移现象在话题检测与话题追踪中的影响。