Themenmodellierung für Produktmanager

Themenmodellierung für Produktmanager

        

Was ist Topic Modeling?

Die Themenmodellierung ist eine Art der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die dazu dient, "Themen" oder häufig vorkommende Wörter oder Wortgruppen in einer Reihe von Dokumenten zu finden. Themenmodelle sind für Produktmanager von entscheidender Bedeutung, da sie es ihnen ermöglichen, die riesigen Mengen an Textdaten, mit denen sie arbeiten müssen, zu sortieren und zu analysieren. Produktmanager benötigen Themenmodelle für verschiedene Aufgaben, wie z. B.:

  • Analyse einer großen Anzahl von Bewertungen, um zu erfahren, was die Kunden über ihre Produkte sagen.
  • Verstehen, über welche Produktmerkmale die Kunden sprechen.
  • Gewinnung von Erkenntnissen darüber, welche neuen Funktionen die Kunden wünschen.
  • Über die sozialen Medien die Meinung der Kunden über ihr Produkt erfahren.

In gewisser Weise ähnelt die Themenmodellierung der Stimmungsmodellierung: Beide sind NLP-Algorithmen zur Analyse großer Textmengen. Während Stimmungsmodelle zu bestimmen versuchen, ob ein Text positiv oder negativ ist, versuchen Themenmodelle zu bestimmen, worum es in einem Text geht. Themenmodelle arbeiten, indem sie eine Reihe von Dokumenten nach den am häufigsten vorkommenden Wörtern oder Phrasen in jedem Dokument durchsuchen und dann eine Kreuzkorrelation durchführen, um festzustellen, welche Wörter und Phrasen sowohl in jedem Dokument als auch in allen Dokumenten am häufigsten vorkommen. Da wir die Themenmodellierung speziell für Produktmanager untersuchen, ist es wichtig, sich mit der Art des Lernens zu befassen, die angewendet werden sollte.

Der Unterschied zwischen unüberwachtem und überwachtem Lernen

Die meisten Algorithmen zur Themenmodellierung werden mit unüberwachtem Lernen trainiert. "Unüberwacht" bedeutet einfach, dass der Algorithmus auf einer großen Menge von unbeschrifteten Daten trainiert wird. Unüberwachtes Lernen bietet viele Vorteile:

  • Kurze Einarbeitungs- und Berechnungszeit.
  • Robuste Themenauswahl, die nicht durch vordefinierte Themen eingeschränkt ist.
  • Höhere Modellgenauigkeit beim Auffinden aller relevanten Themen.

Trotz seiner Vorteile kann unüberwachtes Lernen jedoch bei der Analyse von Daten über ein bestimmtes Produkt zu Genauigkeitsverlusten oder sogar zu ungenauen oder nicht relevanten Ergebnissen führen.

 

Im Gegensatz zum unüberwachten Lernen wird beim überwachten Lernen das Themenmodell anhand markierter Daten trainiert. Das heißt, es wird ein Satz von Themen ausgewählt, die der Algorithmus erkennen soll. Bei dieser Art des Lernens wird dem Themenmodell eine Reihe vorgegebener Themen vorgegeben, nach denen es suchen soll. Das überwachte Lernen hat zwar den Nachteil, dass es zeitaufwändiger ist und die Gefahr besteht, dass wichtige Themen, die nicht ausgewählt wurden, übersehen werden, aber es hat auch seine eigenen großen Vorteile:

  • Die Möglichkeit, nach bestimmten Themen zu suchen.
  • Die Möglichkeit zu wählen, nach wie vielen Themen gesucht werden soll.
  • Höhere Modellgenauigkeit bei der Suche nach den richtigen Themen.

Die Vorteile des überwachten Lernens für Produktmanager

    

Betrachtet man das Themenlernen für Produktmanager, so ist die effektivste Art des Trainings für ihre Themenmodelle das überwachte Lernen. Für das Verfassen einer Forschungsarbeit beispielsweise ist unüberwachtes Lernen optimal, da es die häufigsten Themen und den Kontext, in dem sie verwendet werden, entdeckt. Andererseits weiß ein Produktmanager bereits, nach welchen Themen er suchen muss. Ein Produktmanager braucht kein allgemeines Wissen über die Themen der Dokumente, sondern muss Daten finden, die für sein Produkt spezifisch sind. Ein Produktmanager weiß in der Regel bereits, welche Informationen er über sein Produkt benötigt, und wird die nützlichsten Daten aus einem Themenmodell gewinnen, indem er es auf diese Informationen trainiert. Die Vorteile der Verwendung von überwachtem Lernen für die Themenmodellierung für Produktmanager sind:

  • Überwachtes Lernen liefert bessere Ergebnisse bei der Arbeit mit Industrie- und Nachrichtendokumenten.
  • Das überwachte Lernen beschränkt den Umfang der modellierten Themen auf die Themen, die sich auf das spezifische Produkt beziehen.
  • Überwachtes Lernen führt zu Themen, die für den Anwendungsfall des Produktmanagers relevant sind, wie z. B. die Themen der Rezensionen im Vergleich zu den Themen der Funktionen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Themenmodelle einen NLP-Algorithmus zum Auffinden der häufigsten Wörter und Ausdrücke in einer großen Menge von Dokumenten darstellen. Themenmodelle können durch unüberwachtes und überwachtes Lernen trainiert werden. Obwohl beide Arten des Lernens ihre Vorteile haben, profitieren Produktmanager bei der Themenmodellierung am meisten von der Verwendung des überwachten Lernens für ihre Themenmodelle.

 

Sind Sie bereit für die ersten Schritte? Lesen Sie unseren Beitrag über 10 Best Practices für die Speicherung beschrifteter Daten um sicherzustellen, dass Sie einen soliden, gut organisierten Datensatz für Ihr überwachtes Themenmodell haben.

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