Féach ar an rann thíos agus ansin freagair an cheist ina dhiaidh sin sa teanga chéanna leis an rann:  Trasnacht: Éilíonn cur chun feidhme tipiciúil na teicníce LDA go mbeidh na samplaí go léir ar fáil roimh ré. Mar sin féin, tá cásanna ann nach bhfuil an tacar sonraí iomlán ar fáil agus go ndéantar na sonraí ionchuir a bhreathnú mar shreabhadh. Sa chás seo, tá sé inmhianaithe go mbeadh an cumas ag an eastóscadh gnéithe LDA na gnéithe LDA ríomhte a nuashonrú trí na samplaí nua a bhreathnú gan an algartam a reáchtáil ar an tacar sonraí iomlán. Mar shampla, i go leor feidhmchláir fíor-ama amhail róbataic soghluaiste nó aitheantas aghaidhe ar líne, tá sé tábhachtach na gnéithe LDA a bhaintear amach a nuashonrú a luaithe a bhíonn breathnuithe nua ar fáil. Is é an teicníc eastósctha gné LDA is féidir leis na gnéithe LDA a nuashonrú trí shamplaí nua a bhreathnú go simplí algartam LDA breise, agus rinneadh staidéar fairsing ar an smaoineamh seo le dhá scór bliain anuas. Mhol Chatterjee agus Roychowdhury algartam LDA féin-eagraithe méadaithe chun gnéithe LDA a nuashonrú. I saothar eile, mhol Demir agus Ozmehmet algartam foghlama áitiúla ar líne chun gnéithe LDA a nuashonrú go méadaitheach ag baint úsáide as earráid-cheartú agus rialacha foghlama Hebbian. Níos déanaí, d'eascair Aliyari et al. algartam méadaithe tapa chun na gnéithe LDA a nuashonrú trí na samplaí nua a bhreathnú.  Ceist: Cad is féidir a dhéanamh gan a bheith ag reáchtáil algartam ar an tacar sonraí ar fad?
Eascairt ghnéithe LDA chun an cumas a bheith acu na gnéithe ríomhte LDA a nuashonrú trí na samplaí nua a bhreathnú