传统的主题挖掘模型一般仅从交互型文本中挖掘出文档主题，为了能够从中挖掘出会话主题并提高挖掘模型的普适性，提出了一种基于对话内容的交互型文本会话主题生成模型。首先通过分析交互型文本的特征，基于主题树的概念，定义了一个5层结构的对话生成树。以此为基础，再基于LDA构建会话主题生成模型(ST-LDA)。最后采用吉布斯抽样法对ST-LDA进行推导，得到会话主题及其分布概率。使用实际数据进行验证，结果表明，ST-LDA模型可以从交互型文本中有效地挖掘出会话主题。此外，成果可以降低分类算法的复杂度，回溯主题
