Außerdem, wenn Topic Modeling für Forschung in Digital Humanitieseingesetzt wird, interagieren die Benutzer normalerweise direkt mitTopics. Deshalb sind die standardmäßigen internenEvaluationsmethoden<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> für die Evaluation des Topic-Modells nicht ausreichend, weil sie die Qualität bzw. die Interpretierbarkeit der Topics nicht wiederspiegeln können. Über den Einfluss der Topic-Anzahl auf die Interpretierbarkeit der Topics wurde zum Beispiel von Matthew Jockers erklärt, wenn ein Topic-Modell zu viel Topics enthält, könnten die Topics ungenügend semantisch verwandte Wörter enthalten, um sinnvolle und interpretierbare Kontexte/Themen zu bilden. Im Gegensatz dazu, könnte ein Topic-Modell mit zu wenigen Topics dazu führen, dass die Topics zu allgemein sind und sie im ganzen Korpus vorkommen (Jockers, 2013, S. 128). </hi>