摘要：
此文为David M. Blei所写的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的译文，供大家参考。摘要：概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法。本文首先回顾了这一领域的主要思想，接着调研了当前的研究水平，最后展望某些有所希望的方向。从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）出发，讨论了其与概率建模的联系，描述了用于主题发现的两种算法。主题模型日新月异，被扩展和应用许多领域，其中不乏有趣之处。我们调研发现很多扩展都弱化了LDA的统计假设，加入元数据（meta-da 阅读全文
