NPMI-coherenceメトリクスは従来のトピックモデルでは有用であったが、ニューラルトピックモデルでは問題が発生する可能性があります。これは主にニューラルアーキテクチャー内部で単語表現が処理される方法から起因します。例えばWord2vecなどの埋め込み表現は基本的に単語出現頻度行列（point-wise mutual information matrices）の分解と見なすことができます。そのため、この情報へ直接アクセス可能な場合でも十分なモデリング力を意味しない可能性があります。