Тематическое моделирование является одним из самых востребованных статистических методов, позволяющих выявить содержательную структуру корпусов текстов. Целью нашего исследования является расширение алгоритмов тематического моделирования за счет автоматического назначения меток тем – процедуры выбора метки для множества слов, формирующих тему. В данной работе обсуждается графовый алгоритм назначения меток тем и анализируются результаты его применения на русскоязычном материале. Предлагаемый нами алгоритм включает в себя два этапа: а) извлечение кандидатов в метки тем на основе алгоритма PageRank и морфологических фильтров, б) ранжирование кандидатов. Эксперименты, проведенные с русскоязычным корпусом энциклопедических текстов по лингвистике, доказали состоятельность нашего подхода.