トピックモデル的なのは、読んでもなかなか理解できないです。
"Structural Topic Model for Latent Topical Structure Analysis"
一文ごとにトピックを割り当てて、トピックの遷移を考える？Sentence orderingができる．
"Sequential Latent Dirichlet Allocation: Discover Underlying Topic Structures within a Document"
ドキュメント内のセグメントのトピックを考える．セグメント間で大きくトピックが変化しないように．
"Hierarchical Text Segmentation from Multi-Scale Lexical Cohesion"
階層的なテキストセグメンテーション．
"Global Models of Document Structure Using Latent Permutation"
トピックの順番を考慮．
