The use of topic models for information retrieval is not itself novel, having prior general applications [1]}, [2]}, scientific applications [3]}, [4]}, and humanities applications [5]}. Similar to our approach, some of these applications support finer-grained retrieval by remodeling a subset of the corpus. The key novelty of our approach, is that we simultaneously alter the granularity of the documents in our models as we go from modeling books in collections, to pages in books, to sentences in pages.

Применение тематических моделей для информационного поиска не является новым явлением и имеет применение в общих случаях [1], [2], научных приложениях [3], [4] и гуманитарных областях [5]. Подобно нашему подходу, некоторые из этих приложений поддерживают более точный поиск, перестраивая часть корпуса. Главной новинкой нашего подхода является одновременное изменение гранулярности документов нашими моделями, при переходе от моделирования книг в коллекциях к страницам в книгах и предложениям на страницах.