<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">Dokument-Klassifikation: </hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">Zuerst wurde der Einfluss von </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"> auf die Dokument-Klassifikation mit LDA-Modell untersucht. Abbildung 3 stellt die Verteilungen der Klassifikationsergebnisse dar, die auf 10 Topic-Modelle von jeweiligen Settings basieren. Eine aufsteigende Tendenz ist deutlich erkennbar, wenn </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"> von 10 auf 80 erhöht wurde. Eine signifikante weitere Verbesserung der Klassifikation kann in der Abbildung nicht mehr beobachtet werden, wenn </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">von 80 auf 500 erhöht wurde. Die meisten F1-Werte liegen zwischen 0,725 und 0,74. Am besten erzielte die Klassifikation das Accurarcy von 0,759 und den F1-Wert von 0,753. Eine Verbesserung gegenüber der Baseline konnte nicht festgestellt werden. Außerdem ist in der Abbildung zu beobachten, dass es größere Unterschiede unter den 10 Klassifikationsergebnissen gibt, wenn </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 ist. Diese große Abweichung zeigt, dass die zufällige Initialisierung und Gibbs Sampling eine größere Auswirkung auf das Training des Modells haben, wenn Topic-Modelle mit zu wenig Topics trainiert werden.</hi>