TNTMは、他のトピックモデルと比較していくつかの利点を持っています。まず、TNTMはtransformerベースの単語埋め込みを使用することで、トピック間の関連性や一貫性をより効果的に捉えることができます。これにより、embedding coherenceメトリクスにおいて優れた結果を達成しました。また、TNTMは多様なトピック数に対しても高い品質を維持し、特にtopic diversityやembedding diversityにおいて優れたパフォーマンスを示しました。さらに、文書表現としてBag-of-wordsではなくsentence transformerから得られる文書埋め込みを活用することで、モデルの性能向上が見られました。