现实生活中存在的序列有很多，如文本、音乐、DNA序列等。由于都是序列，所以关于一些序列处理的基本方法，有很多是相通的，比如序列切分、序列比对、序列相似度的计算等。

       目前在文本挖掘（或机器学习）领域，主题模型（Topic model）研究的很火，基本想法就是文本集不直接用词语（word）来表示，而是通过隐含主题（topic）来表示。

       主题模型的基础是概率模型，让人觉得主题模型的提出者，是突发奇想，搞出这么一个模型，后来又有很多人搞出一些变种模型出来。但如果将处理对象换成是音乐的乐谱或者DNA序列，这个东西似乎容易理解些。换成是音乐，似乎天然就存在所谓的主题模型：乐谱的基本构成比文本构成要简单的多，7个符号组成谱子，可以表达不同主题（怀旧的、忧郁的等）。如果是DNA，4个符号（A、C、G、T）组成的序列，具有不同的功能。

       由于文本的基本组成部分（文字或者词语）比音乐、DNA的规模要大的多，所以做文本的主题模型，似乎难度要大得多（若要考虑所有文字的排列组合，这显然是个不可计算问题），所以现阶段，在一定规模的语料库上做的主题模型，用概率是必然的了。

     若将文本挖掘领域的主题模型引入到音乐分析中，那么只用大规模的乐谱，不同主题类别的音乐似乎可以被机器自动识别出来。同样，DNA序列分析里，也可以借鉴主题模型。

     以上是些零星想法，不正确的地方，还请懂行的朋友指正。