Im Anschluss an das Clustering möchten wir den einzelnen Clustern Themen zuordnen, durch ein an das »Topic Modeling« angelehntes Verfahren. Stark vereinfacht basieren klassische Topic-Modeling-Modelle auf der Annahme, dass Wörter, die besonders häufig gemeinsam in Sequenzen vorkommen, ein abstraktes Thema bilden. Meist wird Topic Modeling auf längere Dokumente angewandt, bei denen von signifikanten Wort-Überschneidungen ausgegangen werden kann. 97 Prozent der Modifier-Phrasen bestehen jedoch aus einem bis vier Wörtern und weisen dadurch kaum Überschneidungen auf. Somit sind sie für klassisches Topic Modeling ungeeignet. Selbst beim sogenannten Short Text Topic Modeling wird mit Textsorten wie Tweets oder Rezensionen trainiert, welche immer noch bedeutend länger sind als unsere Phrasen. <lb xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" />Wir nutzen stattdessen den Vorteil, dass viele der Formulierungen Nominalphrasen oder Nomen sind. Dadurch sind sie unter anderem im WordNet (Fellbaum 1998) zu finden, einer lexikalischen Datenbank, die Wortbedeutungen, Synonyme und viele andere Features bereitstellt. Das Projekt WordNet Domains (Bentivogli et al. 2004) hat zusätzlich jedem Wort bzw. jedem Synset (Gruppe ähnlicher Wörter) in WordNet semi-automatisch ein oder mehrere Domains zugeordnet, die für uns als Themengebiete genutzt werden können. Diese Domains sind hierarchisch gegliedert. Dies nutzen wir aus und weisen jeder Modifier-Phrase, soweit vorhanden, ihre Domains zu. Vorher nutzen wir noch das NLTK Toolkit (Bird et al. 2009), um alle Stoppwörter zu entfernen und die Ausdrücke dadurch auf die Nomen zu reduzieren, zum Beispiel »her time« zu »time« oder »the harmonica” zu »harmonica«. Sollte die übrigbleibende Phrase im WordNet nicht vorhanden sein, teilen wir sie in ihre einzelnen Wörter auf und verfahren wie oben beschrieben für jedes Wort der Phrase. Zum Schluss weisen wir die am häufigsten vorkommende Domain der Phrasen je Cluster dem jeweiligen Cluster als Themengebiet zu. In der Web-App kann man sich zusätzlich die zehn hochfrequentesten Domains anschauen.