数量呈线性增长。此外，尽管PLSA是基于文档集的生成模型，但它并不是新文档的生成模型。模型的参数使用最大期望算法（EM算法）学习得到。
应用.PLSA可以通过Fisher核函数用于判别设置。PLSA在信息检索和过滤、自然语言处理、文本机器学习及其他相关领域都有应用。根据报告，概率潜在语义分析中使用的方面模型存在严重的过拟合问题。
历史.这是潜类模型的一个特例（参见其中的参考文献），它与非负矩阵分解有关。当前的术语是由Thomas Hofma