LDA는 문서들의 집합인 말뭉치로부터 토픽들을 추출하는 확률 모델이며, 한 문헌이 여러 개의 잠재된 토픽으로 표현된다는 가정에서 출발한다.
LDA is a probabilistic model that extracts topics from a corpus, a set of documents, and starts from the assumption that one document is represented by several latent topics.