语义表示

主题模型产生的主题分布可看做文档的语义表示，该表示能够用于文档分类、聚类、内容丰富度分析、CTR预估等多种任务。基于主题模型的文档特征表示可以分为两类，如图1所示：一类是经过主题模型降维，得到文档在主题上的多项分布，LDA、SentenceLDA等模型支持这一类的文档特征表示；另一类是联合使用主题向量和文档主题分布，生成的文档向量表示，TWE等融合了词向量的主题模型可以支持这一类的文档特征表示。

分类

案例1: 新闻质量分类

对于新闻APP，其通过各种来源获得到的新闻，质量通常良莠不齐。在表2中列出了一些低质新闻与优质新闻的标题的示例。

为了提升用户体验，我们通常会构建一个分类器来自动过滤低质量的新闻。我们可以人工设计一些传统特征：新闻来源站点、新闻内容长度、图片数量、新闻热度等等。除了这些人工特征，也可利用主题模型来计算每篇新闻的主题分布，作为附加特征与人工特征一起组成新特征集合(图2(a))。我们对7000篇新闻进行人工标注，新闻质量划分为0、1、2共3个档位，其中0档表示质量最差，2档表示质量最优。我们采用Gradient Boost Decision Tree (GBDT) 在5000篇新闻上进行训练，并在另外2000篇标注新闻数据上做测试。图2(b)展示了只使用人工特征和加入主题模型特征上的实验结果。从这些实验结果可以看出，主题分布作为特征扩充可以有效提升分类器的效果。

聚类

案例2: 新闻聚类

文档的主题分布可看做是包含语义信息的一个降维过程，低维的主题分布特征可以用来对文档进行聚类。表3中展示了基于主题分布特征进行K-means聚类的部分结果。从表中可以看出，新闻的主题分布可以很好的完成聚类任务，在簇1中显示的是与房子装修相关的新闻，簇2中则是聚集了与股票相关的新闻。每个簇内的新闻都具有很好的语义相关性。

内容丰富度

案例3: 网页内容丰富度

在一些信息检索的场景中，我们需要度量网页内容的丰富度，丰富度以在一定程度上反映网页的质量。通过计算网页的主题分布，我们进一步计算该分布的信息熵，作为衡量网页内容丰富度的指标。信息熵越大，表示网页内容越丰富。网页内容丰富度可以作为一维特征引入到更为复杂的网页排序函数中。