Topic modeling（主题模型）是一种无监督学习方法，它能够从海量文档中自动发现隐藏的主题结构。主题模型是信息检索、文本分类、分析以及其他自然语言处理任务的基础

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Topic modeling（主题模型）是一种无监督学习方法，它能够从海量文档中自动发现隐藏的主题结构。主题模型是信息检索、文本分类、分析以及其他自然语言处理任务的基础。对于文档集而言，主题模型可以用来发现文档的主要主题、评估它们之间的相似性、聚类等，对分析、挖掘潜在的信息提供了很大的帮助。

话题模型（英语：Topic model）又称作主题模型或话题识别模型，是一种统计模型，用于对文档集合中的主题进行抽象、系统化、结构化。该模型通过对文档集合中的词汇分布及其上下文关系进行建模，将文档中提到的主题从单个词语中分离出来，并将这些主题按照某种概率分布进行表示。

2.相关概念

2.1 概念与定义

话题模型是一种无监督的机器学习算法，旨在从一组文本或者语料库中找出隐藏的主题，并且描述每个主题的特点。话题模型的目标是在不涉及实际标签的情况下，对文本数据进行分析、探索、归纳和总结，在发现文本数据中的潜在模式和主题时提供帮助。

2.2 话题与主题

“话题”和“主题”是两个相似而又不同但却密切相关的概念。
　　话题通常指的是一个广泛的、复杂的、易于理解的概念。比如说，“中国自由主义者”这个话题可以包括很多具体的