Als eine quantitative textanalytische Methode wurde Topic Modeling<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">in den letzten Jahren in Digital Humanities häufig eingesetzt, um zahlreiche unstrukturierte Textdaten zu explorieren. Wenn Topic Modeling verwendet wird, muss man zuerst selbst entscheiden, wie viel Topics trainiert werden sollen. Es ist zwar bekannt, dass die Topic-Anzahl erhebliche Einfluss auf das Topic-Modell hat. Aber es ist nicht so ganz klar, wie groß der Unterschied zwischen den zwei Topic-Modellen ist, wenn man diese zwei Topic-Modelle mit unterschiedlicher Topic-Anzahl auf demselben Korpus trainiert. </hi>