Modelagem de Tópicos
Modelagem de Tópicos é uma técnica estatística usada para descobrir os 'tópicos' abstratos que ocorrem em uma coleção de documentos. É uma forma de aprendizado de máquina não supervisionado, o que significa que encontra padrões nos dados sem ser explicitamente treinado em exemplos rotulados. Em vez de dizer ao modelo o que é um tópico, você fornece um grande corpus de texto, e o modelo agrupa palavras que coocorrem frequentemente em clusters temáticos coerentes.
Para empresas que lidam com grandes volumes de texto não estruturado — como avaliações de clientes, tickets de suporte, artigos de notícias ou feeds de mídias sociais — a Modelagem de Tópicos fornece uma maneira escalável de derivar inteligência acionável. Ela vai além da simples contagem de palavras-chave para revelar os temas subjacentes que impulsionam o sentimento do cliente, as tendências de mercado ou o desempenho do conteúdo, permitindo estratégias mais direcionadas.
O algoritmo mais comum é a Alocação de Dirichlet Latente (LDA). Em termos simples, o LDA assume que cada documento é uma mistura de vários tópicos, e cada tópico é uma distribuição de probabilidade sobre um conjunto de palavras. O modelo refina essas probabilidades iterativamente. Ele observa quais palavras aparecem juntas em muitos documentos. Se 'bateria', 'carregar' e 'vida' aparecerem frequentemente nos mesmos documentos, o modelo lhes atribui uma alta probabilidade de pertencerem a um único tópico latente, como 'Desempenho do Dispositivo'.
A Modelagem de Tópicos tem diversas aplicações em toda a empresa:
Conceitos relacionados incluem Análise de Sentimento (que julga o sentimento associado a um tópico), Reconhecimento de Entidades Nomeadas (que identifica pessoas ou lugares específicos) e Word Embeddings (que representam palavras como vetores densos em um espaço matemático).
