Mahout是一个基于Hadoop的开源机器学习库，可以用于文本主题提取。以下是如何使用Mahout进行文本主题提取的一般步骤：
数据准备：首先准备文本数据集，可以是一组文档或文章的集合。将这些文本数据格式化为适合Mahout文本分析的格式，比如将每篇文章转换为一行文本文件。
数据预处理：对文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作。Mahout提供了一些工具和库来帮助进行这些操作。
特征提取：将文本数据转换为特征向量表示，常用的方法包括词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。
主题模型训练：使用Mahout提供的主题模型算法（如Latent Dirichlet Allocation，LDA）对特征向量进行训练，从而识别文本数据中的主题。
主题推断：对新的文本数据应用已经训练好的主题模型，推断其所属的主题。
结果分析：对提取出的主题进行分析和解释，了解文本数据中的主题分布和关键词。
通过以上步骤，可以使用Mahout进行文本主题提取。需要注意的是，Mahout是一个比较底层的工具，并需要一定的机器学习和大数据处理经验才能有效使用。可以参考Mahout的官方文档和示例代码来更深入地了解如何使用Mahout进行文本主题提取。