事件相似度对事件本体构建、事件知识库建立以及基于事件的信息查询等都具有重要的作用。传统的事件相似度计算按照事件的六元组定义进行计算，涉及事件的动作、对象、环境、断言、语言表现、时间要素。理论上，同一个话题下的事件相似度应高于不同话题下的事件相似度，即话题与事件的层次结构也是影响事件相似度计算的因素之一，但传统方法并没有将其融入事件相似度计算，故存在不足。本文从话题与事件的层次结构和事件要素信息上综合考虑相似度计算，提出了基于话题的事件相似度计算方法。该方法利用向量模型表示事件和话题，考虑了事件与话题的相似度、事件间的内容相似度、事件间的时间相似度，并分配了权重系数，采用线性调和的方法得到了最终的事件相似度。为了明确报道、事件、话题的层次关系，论文还提出了话题的层次组织模型。实验中通过分配不同的权重系数值得到一组事件对的多种相似度计算结果，然后根据计算结果比较了论文提出的新事件相似度计算方法和传统事件相似度计算方法的性能，最后的数据显示新方法可以更为准确地反映同一个话题下事件的相似性。