假设您正在根据单词预测文档的主题。

生成模型描述了每个主题的可能性，以及给定主题的单词的可能性。这就是它所说的文档实际上是由世界“生成”的方式——一个主题根据某种分布而出现，单词因主题而出现，你有一个文档。将单词 W 的文档分类到主题 T 是最大化联合似然度的问题：P(T,W) = P(W|T)P(T)

判别模型仅通过描述给定单词的主题的可能性来进行操作。它没有说明单词或主题本身的可能性有多大。任务是直接对 P(T|W) 进行建模，并找到使其最大化的 T。这些方法不直接关心 P(T) 或 P(W)。