BTM的原理跟LDA很像，下面是该模型的概率图：
由该图可以看出来，与LDA的区别在于确定主题分布和词分布后相应地取两个词（而LDA只取一个，即类比常见的骰子说法：先投掷K面的骰子得到主题z，再根据相应的V面骰子，连续投掷两次，得到一对词汇），这俩词叫做biterm（就是在把一个文档分词之后，对这些词的设置一个距离指标，从第I个到第j个词之间两两结对，都可以看作一对biterm）.从原文档得到biterm代码如下：
def build_Biterms(self, sentence):
"""
获取 document 的 biterms
:param sentence: word id list sentence 是切词后的每一词的ID 的列表
:return: biterm list
"""
win = 15 # 设置窗口大小
biterms = []
for i in xrange(len(sentence)-1):
for j in xrange(i+1, min(i+win+1, len(sentence))):
biterms.append(Biterm(int(sentence[i]),int(sentence[j])))
return biterms
BTM利用了整个文本集合来估计一个theta，解决了稀疏问题（我们通常有海量数据）。放宽了mixture of unigram中对整个文档必须同属于一个主题z的约束（相当于从整个文档放松到了窗口长度内的两个词），加强了LDA中每个词对应于一个Z的假设（BTM中约束了窗长内的两个词组成一个biterm对应于一个z）。这个假设很接近于人类认知，因为我们知道，通常在较短的一段文本内，topic变化不大。