Das populäre Topic-Modeling-Verfahren Latent Dirichlet Allocation (LDA) (Blei et al. 2003) berechnet in einem Schritt latente Repräsentationen und Gruppierungen: Dokumente werden einem oder mehreren Topics zugewiesen, die Vektoren der Topic-Zugehörigkeiten dienen als latente Repräsentation. Stellt sich bei der Auswertung der Ergebnisse heraus, dass die Anzahl der Themen zu unpassend gewählt wurde, muss die Berechnung mit veränderten Parametern wiederholt werden. Dabei ist nicht garantiert, dass sich genau die Topics vereinigen oder aufspalten, an denen der Anwender festgemacht hat, dass die Anzahl falsch gewählt wurde. Weiterhin ist es rechenaufwendig, die Granularität der Analyse zu verändern, da die volle Berechnung mit den veränderten Parametern wiederholt werden.