グラフィカルモデルおよび仮定した分布に従って、展開すると式(7)になります。(文書-トピック分布)になります。推定することで、付属情報を考慮します。これは逆に、付属情報の考慮は、回帰係数に現れることを意味しています(バックドアなどは考えないとします。分散は[2]の式(11)によって更新されます。※わかりやすさのため、論文とは表記を変えています。正確な表記は論文のものです。(単語ートピック分布)を算出します。STMでは、これを積分消去によって高速化しています。これは、論文の式(7)から(8)を導出する過程に出てきます。この詳細は、4にあります。積分消去されています。これをイエンセンの不等式を使って変分近似しているのが、[4]の式(6)~(9)になります。