<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">Das Ziel der folgenden Untersuchungen ist, den Einfluss der Topic-Anzahl zu überprüfen. Das Setting von Anzahl der Topics war </hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold" style="font-size:12pt">T</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> = 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500. Für alle anderen Parameter-Einstellungen wurden die vorgegebenen Werte von MALLET genommen. Standard-Stoppwörter wurden vom Korpus entfernt. Aus technischen Gründen, nämlich die zufällige Initialisierung bei der Zuweisung von Topics und Gibbs Sampling, sind zwei Topic-Modelle von einem Korpus nicht völlig identisch, auch wenn das Setting beim Training gleich eingestellt ist. Deshalb können die Ergebnisse der Dokument-Klassifikation und die Topic-Kohärenz von den zwei Modellen unterschiedlich sein. Es wurden deshalb 10 Modelle für jedes Setting trainiert, um den Einfluss von der technischen Seite sichtbar zu machen. </hi>