Statt LDA-Repräsentationen zu berechnen, verwenden wir die konzeptionell einfacheren Document Embeddings nach Le und Mikolov (2014). Die latente Repräsentation <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">x</hi> ist hier ein niedrig-dimensionaler, reellwertiger Parametervektor einer diskreten kategorischen Verteilung über Wörter in einem Dokument P( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">w</hi> | <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">x</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">u</hi>) ~ exp( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">u</hi>’ <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">x</hi>). Diese Parametervektoren sowie der Parametervektor der Wortverteilungen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">u</hi> werden so gewählt, dass die Likelihood der Daten maximiert wird. Dieses Optimierungsproblem betrachten wir als Matrix-Faktorisierungsproblem; statt über die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">x</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">u</hi> zu optimieren, optimieren wir über die Matrix der jeweiligen Skalarprodukte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">u</hi>’ <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">x</hi>.