LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。
在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。
例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了。
而LDA模型，就是用于分析新闻文本，推导出新闻属于某些主题可能性的这一过程。
为了做到这点，LDA模型有如下假设：
1、每个文本均有若干个主题，比如60%是体育、40%是娱乐；
2、每个主题都有一系列词语，这些词语反映了该主题（或者说常用词），比如在体育主题下，运动员、比赛、比分、冠军等词出现的频率比较高；
3、每个文本的生成过程是：选取主题 → 从该主题下选取词语 → 词语形成文本。
在实际应用中，我们得到（或看到）的是由词语形成的文本，为了将文本分类，我们必须根据文本倒推主题，即算出该文本下可能有什么主题。这跟文本的生成过程刚好是相反的。
现在假设，一个文本共有N个词：
一共有K个主题：
一共有V个词语作为词汇表（主题共用，只是不同主题中词的出现机会不同）：
下面我们用刚才提到的文本生成过程来表示这个文本是怎样形成的：
过程是这样的：
1、先（通过某种方式）抽取位置1的词（也就是文本的第一个词）的主题，比如z2，即第二个主题；
2、该主题下有相应的词汇分布（即每个词都有其出现机会），在该主题下（通过某种方式）抽取位置1的词，比如抽到V3，即词汇表中的第三个词；
3、重复上述两部，对位置2、位置3直到位置N的词进行抽取。这样就形成了一个文本，比如上表的文本按顺序从1到N的词就是：
上述过程中的"通过某种方式"就是LDA模型的关键。由于我们事先不知道文本的主题分布，按照贝叶斯派的做法，我们只能先主观或根据经验人为设定文本的主题分布，比如体育60%，娱乐40%。这就涉及到之前文章所说的先验概率分布了。
同理，我们事先也不知道特定主题下词汇的分布，不妨也先主观或根据经验人为设定该主题下词汇的分布，即先验概率分布。
而这两种先验概率，服从Dirichlet分布：
这是一个文本的主题的分布，也就是说，不同文本的主题分布不同，如果语料有M篇文本，则应该有M个Dirichlet分布。其中：
α是文本主题先验分布的超参数，是一个K维向量，对应K个主题，可以将第k个分量看成是影响第k个主题出现概率的参数。
同理，某主题的词的先验分布为：
这是一个主题的词的分布，也就是说，不同主题的词的分布不同，如果有K个主题，则应该有K个Dirichlet分布。其中：
β是主题的词的先验分布的超参数，是一个V维向量，对应V个词汇，可以将第v个分量看成是影响第v个词出现概率的参数。
我们的目的是通过现象（看到的文本），倒推各文本的主题分布和各主题的词分布，根据这两个结果就可以将文本分类了。倒推的原理和可行性在之前的文章已有讨论，在此不表。