科研热点对科学研究具有指导意义，目前的科研热点发现主要依赖文本聚类技术，针对文本表示存在的特征语义表达能力不强、无法揭示词语之间潜在联系的问题，提出了一种基于Paragraph Vector模型的科研热点发现方法。该方法对文本集使用Paragraph Vector模型构建文本语义向量表示，并根据语义向量的相似度计算结果进行聚类分析得到主题集，最后基于主题文本引用特征选择前N个主题作为科研热点。实验结果表明，科研热点发现的聚类评价ARI值为0.452、H值为0.532、C值为0.538、V值为0.535，说明Paragraph Vector的低维空间表示法可通过挖掘词之间的关联属性优化向量语义表示，并能缓解维数灾难问题进而提高了话题发现的准确度。