1樓：
以下回答基本基於LDA。
主題一般都是自動生成的，你可以認為是詞項聚類，不過這個聚類是軟聚類，你得到的是乙個分布。原則上你可以通過先驗來指導生成的主題，但是收斂結果是否符合你的預期那就是另一回事了。
多項式模型建模？你說的是Multinomial？因為詞是有限的，於是很自然地採用乙個離散的Multinomial分布。
Multinomial和Dirichlet分布共軛，簡化了很多計算。
對於文字來說，不適合用來聚類，除非你把無關主題先篩掉（因為結果可能會包含類似介詞主題這種無意義主題，有些主題可能只有地名。可以說主題效果很好。但是我相信就聚類這個事情來說，一般像LDA是很難符合你的預期的）。
適合做詞項聚類。
LDA本身就是混合模型（詞項和主題，主題和文件的mixture），關鍵看怎麼建模。LDA結果持有的資訊比聚類要多太多了，因為你最後持有分布，而不是簡單的乙個分類（聚類）結果。至於這個結果（分布）為什麼不適合直接作為聚類依據，只是因為各個主題可能和你的聚類預期不同。
對於詞項來說，有太多不同的分類方式了。如果你期望LDA的主題維度像你預想的那樣（比如用作聚類），那麼你必須想辦法把相關的資訊輸入進去，實際上也並不是不能做這件事（比如一些有監督的LDA變體）。
以上為鄙人的一些淺見:)
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