Bei der Topic-Modellierung sieht ein üblicher Ablauf wie folgt aus: Der Nutzer lädt eine Textsammlung zu WebLicht hinauf; WebLicht berechnet mit dem oben genannten Webservice ein Topic-Modell mit einer vorgegebenen Anzahl an Topics; die resultierenden Topic-Wort- und Topic-Dokument-Verteilungen werden in das vom DFR-browser benötigte Format konvertiert und im Webbrowser des Nutzers visualisiert. Abbildung 1 enthält eine der Visualisierungsansichten und zeigt die am höchsten eingestuften Wörter für sechs abstrakte Topics in einem Topic-Modell berechnet auf Basis eines großen Zeitungskorpus. <anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="id_docs-internal-guid-723e671c-553a-abe3-bf3a-344b0e48fb10" />Die identifizierten Topics korrespondieren grob mit den Themenfeldern Kultur, Finanzen, Reisen, Politik und Familie. Solch ein Modell kann beispielsweise verwendet werden um Artikel aus einem bestimmten Themenfeld auszuwählen bevor weitere automatische oder manuelle Analysen erfolgen.