Topic Modeling ist eine unüberwachte, nicht-deterministische Methode aus dem Bereich des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Natural Language Processing</hi>, die auf Annahmen aus der distributionellen Semantik basiert und verborgene semantische Strukturen in großen Textsammlungen aufdeckt (einführend Blei 2011, grundlegend Blei 2003). Gruppen semantisch verwandter Wörter werden insbesondere aufgrund ihres häufigen gemeinsamen Auftretens in den untersuchten Dokumenten entdeckt. Ein Topic ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von Wörtern; ein Dokument wird als Wahrscheinlichkeitsverteilung von Topics beschrieben. Topic Modeling ist eine in den DH äußerst beliebte Methode (Anwendungsbeispiele: Blevins 2010; Rhody 2012; Jockers 2013; Schöch 2015).