Abordagens probabilísticas de tópicos são ferramentas para descobrir e explorar estruturas temáticas escondidas em coleções de textos. Dada uma coleção de documentos, a tarefa de extrair os tópicos consiste em criar um vocabulário a partir da coleção, verificar a probabilidade de cada palavra pertencer a um documento da coleção. Em seguida, baseado no número de tópicos desejado, a probabilidade de cada palavra estar associada a um determinado tópico é contabilizada. Assim, um tópico é um conjunto de palavras ordenadas pela probabilidade de estar associada ao tópico. Várias abordagens são encontradas na literatura para criação de modelos de tópicos, e.g., Hierarchical Dirichlet Process (HDP), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF) e Dirichlet-multinomial Regression (DMR). Este trabalho procura identificar a qualidade dos tópicos construídos pelas quatro abordagens citadas. A Qualidade será medida por métricas de coerência e todas as abordagens terão a mesma coleção de documentos como entrada: notícias de websites dos jornais Breibart, Business Insider, The Atlantic, CNN e New York Times contendo 50.000 artigos. Os resultados mostram que DMR e LDA são os melhores modelos para extrair tópicos da coleção utilizada.
Comparison Studies on Active Cross-Situational Object-Word Learning Using Non-Negative Matrix Factorization and Latent Dirichlet Allocation