Modelado de Temas
El Modelado de Temas es una técnica estadística utilizada para descubrir los 'temas' abstractos que ocurren en una colección de documentos. Es una forma de aprendizaje automático no supervisado, lo que significa que encuentra patrones en los datos sin ser entrenado explícitamente con ejemplos etiquetados. En lugar de decirle al modelo qué es un tema, usted le proporciona un gran corpus de texto, y el modelo agrupa palabras que coocurren frecuentemente en clústeres temáticos coherentes.
Para las empresas que manejan grandes cantidades de texto no estructurado —como reseñas de clientes, tickets de soporte, artículos de noticias o feeds de redes sociales—, el Modelado de Temas proporciona una forma escalable de derivar inteligencia procesable. Va más allá del simple conteo de palabras clave para revelar los temas subyacentes que impulsan el sentimiento del cliente, las tendencias del mercado o el rendimiento del contenido, permitiendo estrategias más dirigidas.
El algoritmo más común es la Asignación de Dirichlet Latente (LDA). En términos sencillos, LDA asume que cada documento es una mezcla de varios temas, y cada tema es una distribución de probabilidad sobre un conjunto de palabras. El modelo refina estas probabilidades de forma iterativa. Observa qué palabras aparecen juntas en muchos documentos. Si 'batería', 'carga' y 'vida' aparecen frecuentemente en los mismos documentos, el modelo les asigna una alta probabilidad de pertenecer a un único tema latente, como 'Rendimiento del Dispositivo'.
El Modelado de Temas tiene diversas aplicaciones en toda la empresa:
Los conceptos relacionados incluyen el Análisis de Sentimiento (que juzga el sentimiento asociado con un tema), el Reconocimiento de Entidades Nombradas (que identifica personas o lugares específicos) y las Incrustaciones de Palabras (que representan palabras como vectores densos en un espacio matemático).
