本发明公开了一种结合注意力机制LSTM和神经主题模型的服务发现方法，包括以下步骤：1：从Web服务描述语言的标签中提取出自然语言词汇并进行预处理；2：对1中提取出的关键词进行语义增强并经过神经主题模型的处理得到描述的主题信息；3：利用预训练的词向量对1中的关键词汇进行嵌入；4：在步骤2和3的基础上，通过结合注意力机制的双向LSTM进行描述的特征提取；5：在步骤4的基础上，通过对查询请求和服务描述的特征向量计算相似度，从注册服务库中，找到相似度最高的k个服务。本发明的有益效果是：通过处理Web服务的描述中存在的语义信息并使用外部信息对其进行增强，基于用户查询的语义，在大量注册服务中找到满足用户功能需求的服务。