Topic-Modelle sind statistische Modelle, die ein Inputdokument in ein Set abstrakter Themen kategorisieren und mit verschiedenen Gewichten oder Prioritäten versehen. Topic-Modelle werden typischerweise automatisch aus einem Set von Dokumenten abgeleitet, ohne dass eine manuelle Annotation notwendig ist. Die resultierenden Modelle können in verschiedensten Aufgaben im Bereich des Natural Language Processing genutzt werden, z. B. zum automatischen Klassifizieren von Dokumenten oder zur Bestimmung verschiedener Wortbedeutungen. Alternativ können sie auch als “Data Mining” Tool genutzt werden, vor allem in Kombination mit passenden Visualisierungen. Auch in den digitalen Geisteswissenschaften ist Topic-Modellierung eine gängige Methode. Insbesondere kann Topic-Modellierung dabei helfen, Muster in großen Textkollektionen zu erkennen. Die Nutzung von Topic-Modellierung in den digitalen Geisteswissenschaften wird unter anderem beschrieben in Jockers (2010) Arbeiten zum Klassifizieren von Blogs beim ‘Day of DH 2010’, in Drouin (2011) Arbeiten zu Proust, in Griffiths und Steyvers' (2004) Arbeiten zu Themen in der Wissenschaft im Verlauf der Zeit und in einer weiteren diachronen Studie von Riddell (2012) zum Thema Topics in der Germanistik.