diff --git a/README.md b/README.md
index 51f18a5..7b5af67 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -326,6 +326,7 @@
     - [PLSA和LDA的区别](自然语言处理/LDA.md#L164)
     - [怎么确定LDA的topic个数](自然语言处理/LDA.md#L164)
     - [LDA和Word2Vec区别？LDA和Doc2Vec区别](自然语言处理/LDA.md#L164)
+    - [LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎样确定？trick?](自然语言处理/LDA.md#L164)
 - LSTM
 - GRU
 - Bert：[实现/使用的代码](https://github.com/sladesha/deep_learning/tree/master/Bert)
diff --git "a/\350\207\252\347\204\266\350\257\255\350\250\200\345\244\204\347\220\206/LDA.md" "b/\350\207\252\347\204\266\350\257\255\350\250\200\345\244\204\347\220\206/LDA.md"
index 4908572..4547e58 100644
--- "a/\350\207\252\347\204\266\350\257\255\350\250\200\345\244\204\347\220\206/LDA.md"
+++ "b/\350\207\252\347\204\266\350\257\255\350\250\200\345\244\204\347\220\206/LDA.md"
@@ -18,7 +18,7 @@
 	- 收敛后统计文章的词对应的主题，得到文章的主题分布；统计词对应的主题，得到不同主题下词的分布
 
 - 通常会引申出如下几个问题：
-	- 吉布斯采样是怎么做的？（基于MCMC思想，面对多维特征优化一维特征固定其他维度不变，满足细致平稳性，坐标变换以加快速度生成速度）
+	- 吉布斯采样是怎么做的？（基于MCMC思想，面对多维特征优化一维特征固定其他维度不变，满足细致平稳性，坐标变换以加快样本集生成速度）
 	- MCMC中什么叫做蒙特卡洛方法？
 		- 通常用于求概率密度的积分
 		- 用已知分布去评估未知分布
@@ -69,3 +69,10 @@
 - LDA是生成的每篇文章对k个主题对概率分布，Word2Vec生成的是每个词的特征表示
     - LDA的文章之间的联系是主题，Word2Vec的词之间的联系是词本身的信息
 - LDA依赖的是doc和word共现得到的结果，Word2Vec依赖的是文本上下文得到的结果
+
+# LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎样确定？trick?
+- 通常alpha为1/k，k为类别数，beta一般为0.01
+- alpha越小，文档属于某一个主题的概率很大，接近于1，属于其他主题的概率就很小，文章的主题比较明确
+- beta同理，但是一般不会刻意去改beta，主要是压缩alpha到一定小的程度
+- chucksize大一些更新的过程比较平稳，收敛更加平稳
+- 迭代次数一般不超过2000次，200万doc大约在2300次收敛
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