TopicMatch是一种使用主题模型按主题领域匹配论文的工具，适用于学术场景中的同行评审。该工具应用了LDA（Latent Dirichlet Allocation）和最大权重匹配方法，帮助将一组学术论文按主题相互分配，提升同行评审的匹配效率。特别是，当数据量有限时，可以通过调整主题数量和稀疏参数实现优化。在David Blei教授的图形模型课程的TAing过程中，该工具设计主要依赖于以下库：numpy、scipy、pandas、gensim、docopt、nltk、networkx。使用步骤如下：

  1. 目录准备：为每位作者创建独立目录，文档命名需保持一致（例如，目录结构为“mary/abstract.txt, paper.txt”；“han/abstract.txt, paper.txt”）。

  2. 语料库生成：运行make_data.py脚本生成语料库字典文件。

  3. 模型拟合：运行fit_lda.py脚本，生成适合的LDA模型。详细参数配置请参考文档。

该包目前尚未完全实现自动化管道，需手动调整适配不同数据规模的使用场景。