Тематические модели — алгоритмы машинного обучения, способные сортировать большие объёмы текстов по темам. Учёные из Питерской Вышки сравнили пять тематических моделей и определили, какие из них работают лучше. Наименьшее число ошибок показали две модели, одна из которых, GLDAW, — разработка Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург. Статья опубликована в журнале PeerJ Computer Science.