Выводы к третьей главе
Тематическое моделирование – это процесс автоматического выделения тематических множеств в коллекции документов. Одним из самых популярных алгоритмов является Латентное размещение Дирихле и вероятностный латентно-семантический анализ: они показали хорошие результаты на различных корпусных данных. Автор-тематические модели как подвид тематических моделей позволяют учитывать авторство текстов. Этот алгоритм на сегодняшний день очень востребован в прикладной лингвистике.  Стоит отметить, что сам по себе процесс тематического моделирования скорее автоматизированный, чем автоматический, ведь такая проблема, как интерпретация полученных тематических множеств, в большинстве случаев решается с привлечением экспертов. Для автоматизации этой процедуры прорабатывается такое дополнение к тематическим моделям, как автоматическое назначение меток тем. На материале англоязычных текстов подобные алгоритмы уже нашли своё применение, однако для русскоязычных данных существует лишь небольшой набор экспериментальных алгоритмов. Вопрос об автоматическом назначении меток тем является актуальным, исследователи создают новые пути решения этой задачи.     
Тематическое моделирование – это процесс автоматического выделения тематических множеств в коллекции документов. Одним из самых популярных алгоритмов является Латентное размещение Дирихле и вероятностный латентно-семантический анализ: они показали хорошие результаты на различных корпусных данных. Автор-тематические модели как подвид тематических моделей позволяют учитывать авторство текстов. Этот алгоритм на сегодняшний день очень востребован в прикладной лингвистике.