<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">In (Wallach et al., 2009) wurde Perplexität als interne Evaluationsmaß des Topic-Modells vorgeschlagen. Ein Topic-Modell wird als ein statistisches Sprachmodell betrachtet. Je niedriger die Perplexitätswerte ist, ist das Modell besser. In (Murphy, 2012, S. 954-955) wurde vorgestellt, dass die Perplexität von LDA-Topic-Modell mit der Erhöhung von Topic-Anzahl reduziert (Abbildung 1). In (Jurafsky & Martin, 2009, S. 43) wurde aber betont, dass die Korrelation zwischen Perplexität und Leistungsfähigkeit des Modells keine Kausalität ist. Deshalb kann eine interne Verbesserung in Perplexität nicht garantieren, dass das Modell bei den externen Aufgaben auf jeden Fall besser funktionieren kann. Eine End-to-End Evaluation (z. B. Dokument-Klassifikation) ist immer notwendig. </hi>