텍스트 군집분석은 하나의 주제만 해당되므로 대량의 주제에 대해서는 취약하며 방법에는 기대값 최대화 알고리즘 등이 있다. 토픽분석은 다양한 주제에 여러 토픽을 다룰 수 있으며 주제에 대한 명칭은 연구자가 직접 평가해야 한다. 
기존의 텍스트 군집 분석은 개별 문서가 하나의 주제에만 해당된다는 것을 가정하기 때문에 대량의 문서에 대해 전반적인 주제를 추출할 수 없다는 한계점이 존재한다. 이에 반해, 토픽 분석은 복합적인 주제를 포함한 개별 문서가 여러 토픽을 다룰 수 있다는 점을 가정한다. 하나의 군집 또는 토픽은 여러개의 키워드 집합으로 표현되고, 각 군집 또는 토픽에 대한 명명(Naming)은 연구자가 직접 판단해야 한다. 텍스트 군집분석을 위한 방법으로는 기댓값 최대화 알고리즘(Expectation-Maximization Algorithm), 계층적 응집 클러스터링( Hierarchical Agglomerative Clustering) 등이 있다. 토픽 분석의 시초가 된 방법은 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis)이며, 이후 확률적 잠재 의미 분석(Probabilistic Semantic Analysis), 잠재 디리클레할당(Latent Dirichlet Allocation)등으로 발전되었다.