로지스틱 정규분포
여러 주제들 사이의 관계를 알아내는 연구가 주요 관심 목적이다. 이 목적을 달성하기 위해 디리클레 분포 대신 다른 분포를 사용해서 다양한 변형 모형을 만들 수 있다. 상관 주제 모형은 디리클레 분포 대신 로지스틱 정규분포를 이용하여 주제들간의 상관관계를 알아낸다. 또 다른 확장모형으로는 계층적 잠재 디리클레 할당(hierarchical LDA, hLDA)가 있다. hLDA는 중첩된 중국집 프로세스(Chinese Restaurant Process)를 이용하여 주제들간의 계층 구조를 만든다. LDA를 확장한 또 다른 모형인 이중 잠재 디리클레 모형(LDA-dual model)은 각각의 문서가 두 가지 종류의 정보를 가지고 있는 전집에도 적용할 수 있다. 또 다른 예로 LDA의 비모수적 확장 모형인 계층적 디리클레 프로세스(Hierarchical Dirichlet process)모형은 주제의 개수를 모르는 상황에서 사용될 수 있다.
상관 주제 모형은 뭘 이용해서 상관관계를 알아내
잠재 디리클레 할당