随着中文互联网的蓬勃发展,人们的信息获取成本越来越低,也产生了越来越多的网络编辑。其中娱乐类资讯由于内容轻松、形式丰富,因而广受在快节奏都市生活中人们的欢迎。但娱乐类资讯编辑在生成新闻资讯时,严重依赖微博进行创作选题,难以掌握微博当下的热门话题,也常常被一些枯燥重复的操作所困扰。面对这种情况,系统构建了一种面向娱乐编辑的微博话题推送与快讯生成的方案。本系统通过对微博热门话题的追踪,将突发话题及时推送到娱乐网站编辑手中,并能根据相关话题的微博内容,自动地生成一段娱乐快讯。系统通过对娱乐资讯和微博的特点进行分析,构建了微博话题的监控和推送模块,使得娱乐编辑能及时便捷的获取当前热门话题,以帮助资讯创作选题。同时,还利用自然语言处理和自动文章摘要,对娱乐编辑无法覆盖的时间段内的突发话题进行自动生成娱乐快讯,以减轻编辑工作压力,将编辑从枯燥重复的工作中解放出来。本文尝试将基于监督学习的自动文本摘要应用在娱乐快讯的自动生成上,并进行了无监督学习自动文章摘要算法的对比,成功的将排序学习应用在娱乐快讯的自动生成上。同时,系统还包含了一个后台管理模块,能完成对自动写作文案的审核和管理、消息推送、用户管理、突发话题管理等功能。微博话题追踪与快讯生成系统的设计和实现很大程度上为娱乐资讯的编辑提供了便利,使得编辑在进行新闻资讯创作时有了更好的选题方向,生产出来的文章更加贴近当下社会的热点话题,有效的提高了娱乐网站编辑的生产力。同时,利用微博语料自动生成娱乐快讯的方案,也将编辑从枯燥的重复劳动中解放出来,对于中文领域新闻的自动生成方面,也做了大胆的尝试,并对相关领域的应用具有一定的启发意义。