<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">Die Topic-Modelle wurden durch MALLET (McCallum, 2002) trainiert. Als Ergebnis bekommt man durch Topic Modeling eine Dokument-Topic-Verteilung und die Topics. In der Dokument-Topic-Verteilung wird jedes Dokument durch einen </hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:12pt">n</hi>-dimensionalen Vektor repräsentiert, während <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:12pt">n</hi> die Topic-Anzahl des Topic-Modells ist. Aufgrund der Dokument-Topic-Verteilung wurde die Topic Modeling basierte Dokument-Klassifikation durchgeführt und die Klassifikation erfolgte als 10-fache Kreuzvalidierung mit linearer SVM. Die Topic-Kohärenz wurde durch das Java-Programm Palmetto<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> automatisch berechnet und die erste 10 wichtigste Topic-Wörter wurden für die Berechnung genommen. Das Referenzkorpus für die Berechnung der Topic-Kohärenz ist die lemmatisierte deutschsprachige Wikipedia. In Palmetto wurden mehrere Topic-Kohärenz-Maße implementiert. Für diese Arbeit wurde das Normalised Pointwise Mutual Information (NPMI) basierte Kohärenz-Maß genommen, das in (Aletras & Stevenson, 2013) vorgeschlagen wurde.</hi>