Probabilistic topic models [1]} are a family of mixed-membership models that describe documents as a distribution of topics, where each topic is itself a distribution over all words in a corpus. Topic models are generative models, that we interpret as providing a theory about context blending during the writing process [2]}.

Вероятностные модели тематического моделирования [1] представляют собой семейство моделей смешанных членов, которые описывают документы как распределение тем, где каждая тема сама по себе является распределением по всем словам в корпусе. Тематические модели являются генеративными моделями, которые мы интерпретируем как теорию о смешении контекста в процессе написания [2].