本文是对Coursera上《textanalytics》课程的第二部分总结，重点介绍了主题挖掘的概念，包括Probabilistic Topic Mining的定义、Generative Model、Unigram Language Model、最大似然估计和贝叶斯估计等，并提到了LDA和PLSA等概率主题模型。
coursera上的公开课《https://www.coursera.org/course/textanalytics》系列，讲的非常不错哦。
1、“term as topic”有很多问题：
2、Improved Idea: Topic = Word Distribution：
3、定义问题（Probabilistic Topic Mining and Analysis）：
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