以 Latent Dirichlet Allocation（LDA）展示大量文字文件的 Topic Modelling。
理解 Topic Model 作為 Dimension Reduction 與自動辨識 Corpus Themes 的方法。
原書指出，當 Corpus 有數萬甚至數十萬文件時，人工辨識 Topics 不切實際；LDA 已成為 Topic Modelling 的常用標準方法。
| 項目 | 原書內容 |
|---|---|
| Corpus | Twitter Corpus |
| 資料日期 | 2016-05-25 Twitter Data |
| 分析工具 | 作者使用 R |
| Table 12.3 | Selected Topics 的 Word Clouds 與 Top Words |
Pre-process Corpus → 選擇 Topic Model → LDA → 檢視每個 Topic 的高權重 Words → 人工解釋 Topic Meaning。
原書提供 Table 12.3 的 Topic Outputs；不自行補造 Topic Probabilities 或未列出的 Topic Labels。
演算法產生的是 Words 的群組，主題的商業意義仍需分析者結合 Context 解釋。
「根據 LDA 已產生的各 Topic Top Words，提出可能的主題名稱並說明依據；若詞彙不足以判定，明確標註不確定。」
問題：LDA 產生 Topic 後，是否代表已完成商業解讀？
**參考解答：**否。演算法辨識結構模式，Topic 的意義與管理含義仍需結合語境判讀。