Topic Modeling ist die unüberwachte Entdeckung von Themen in einem Dokumenten-Korpus — klassisch über Algorithmen wie LDA, zunehmend über Embedding-basiertes Clustering.
Warum es zählt
Zu wissen, *worum* ein Korpus geht, ohne ihn zu lesen, ist die Grundaufgabe der Korpus-Analytik. Klassisches LDA (Latent Dirichlet Allocation) war bis ~2020 Goldstandard; moderne Ansätze nutzen Embeddings plus Clustering (BERTopic, top2vec) für saubere Themen mit weniger Hyperparameter-Tuning.
Der nachgelagerte Nutzen ist typischerweise Navigation: statt durch 500 Dokumente zu scrollen, siehst du 12 Themen, jedes mit repräsentativen Dokumenten. Suche-nach-Thema, Empfehlung-nach-Thema und Trend-Erkennung bauen darauf auf.
Wie Pith reinpasst
Piths Topic Map ist Embedding-basiertes Clustering auf Bookmark-Embeddings. Hover über einen Cluster zeigt sein Thema; Klick filtert die Bookmarks. Topic-Cluster-Labels werden vom LLM aus dem Cluster-Inhalt erzeugt.
Siehe auch
Zuletzt geprüft: 10. Mai 2026 · Lizenziert CC BY 4.0 · frei zitierbar unter Namensnennung von Pith.