Thus, for each term tl and document

Thus, for each term tl and document Di, we can generate a n × d matrix
of probabilities in terms of these parameters, where n is the number
of documents and d is the number of terms. For a given corpus, we
also have the n × d term-document occurrence matrix X, which tells
us which term actually occurs in each document, and how many times
the term occurs in the document. In other words, X(i, l) is the number
of times that term tl occurs in document Di. Therefore, we can use a
maximum likelihood estimation algorithm which maximizes the product
of the probabilities of terms that are observed in each document in the
entire collection. The logarithm of this can be expressed as a weighted
sum of the logarithm of the terms in Equation 4.12, where the weight
of the (i, l)th term is its frequency count X(i, l). This is a constrained
optimization problem which optimizes the value of the log likelihood
probability 
i,l X(i, l)·log(P(tl|Di)) subject to the constraints that the
probability values over each of the topic-document and term-topic spaces
must sum to 1:

Kết quả (Việt) 2:

Như vậy, đối với mỗi tl hạn và tài liệu Di, chúng ta có thể tạo ra một ma trận d ×
xác suất về các thông số, trong đó n là số
các tài liệu và d là các số từ ngữ. Đối với một văn thể đưa ra, chúng tôi
cũng có n × d hạn tài liệu ma trận xảy ra X, mà nói với
chúng tôi mà thuật ngữ thực sự xảy ra trong mỗi tài liệu, và bao nhiêu lần
hạn xảy ra trong tài liệu. Nói cách khác, X (i, l) là số
lần mà tl hạn xảy ra trong tài liệu Di. Do đó, chúng ta có thể sử dụng một
khả năng thuật toán ước lượng tối đa mà tối đa hóa các sản phẩm
của các xác suất của thuật ngữ được quan sát thấy trong mỗi tài liệu trong
bộ sưu tập. Lôgarit của điều này có thể được thể hiện như một trọng
tổng các logarit của các điều khoản trong phương trình 4.12, nơi mà trọng lượng
của (i, l) hạn thứ là đếm tần số X (i, l). Đây là một hạn chế
vấn đề tối ưu hóa giúp tối ưu hóa giá trị của log likelihood
xác suất?
I, l X (i, l) · log (P (tl | Di)) chịu sự ràng buộc mà các
giá trị xác suất hơn so với từng chủ đề-tài liệu và không gian hạn chủ đề
phải tổng hợp 1: