【摘要】[目的/意义]将深度学习方法应用于热点识别的研究,实现研究热点的语义描述。[方法/过程]以教育学36本CSSCI期刊的62084篇论文为实验数据。首先,采用Doc2Vec方法对论文摘要进行向量计算;其次,对向量值进行相似度计算,生成热点选题论文集;最后,运用聚类算法和主题词提取算法获取论文热点选题的主题描述。[结果/结论]对比词频统计和共词聚类方法,本文的实验结果在研究热点的描述上具有更好的语义特征。[局限]热点选题论文集的生成受阈值的影响。深度学习可以作为揭示学科研究热点的新方法。