Modelado temático para gestores de productos

        
¿Qué es el modelado temático?
        
    El modelado de temas es un tipo de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que se utiliza para encontrar "temas", es decir, palabras o grupos de palabras que aparecen con frecuencia en un conjunto de documentos. Los modelos temáticos son fundamentales para los gestores de productos porque les permiten clasificar y analizar las enormes cantidades de datos de texto con las que tienen que trabajar. Los gestores de productos necesitan modelos temáticos para varias tareas, como:
Analizar un amplio conjunto de opiniones para saber qué dicen los clientes de sus productos.
Entender de qué características del producto hablan los clientes.
Obtener información sobre las nuevas funciones que desean los clientes.
Conocer la opinión de los clientes sobre su producto a través de las redes sociales.
En cierto modo, el modelado temático es similar al modelado de sentimientos: ambos son algoritmos de PNL para analizar grandes volúmenes de texto. Mientras que los modelos de sentimiento tratan de determinar si un texto es positivo o negativo, los modelos temáticos tratan de determinar de qué trata un texto. Los modelos temáticos buscan en un conjunto de documentos las palabras o frases que aparecen con más frecuencia en cada documento y, a continuación, establecen correlaciones cruzadas para determinar qué palabras y frases son las más comunes tanto dentro de cada documento como entre todos los documentos. Como estamos explorando el modelado temático específicamente para los gestores de productos, es importante abordar el tipo de aprendizaje que debe aplicarse.
       
        
Diferencia entre aprendizaje no supervisado y supervisado
        
    
La mayoría de los algoritmos de modelado temático se entrenan mediante aprendizaje no supervisado. "No supervisado" significa simplemente que el algoritmo se entrena con un gran conjunto de datos no etiquetados. El aprendizaje no supervisado ofrece muchas ventajas:
Formación y tiempo de cálculo rápidos.
Sólida selección de temas no limitada por temas predefinidos.
Mayor precisión del modelo a la hora de encontrar todos los temas relevantes.
Sin embargo, a pesar de sus ventajas, el aprendizaje no supervisado puede conducir a una pérdida de precisión o incluso a resultados inexactos o no pertinentes cuando se analizan datos sobre un producto específico.

A diferencia del aprendizaje no supervisado, el aprendizaje supervisado consiste en entrenar el modelo temático con datos etiquetados. Es decir, elegir un conjunto de temas para que el algoritmo los detecte. Este tipo de aprendizaje consiste en dar al modelo temático un conjunto de temas predeterminados que debe buscar. Aunque el aprendizaje supervisado tiene el inconveniente de que requiere más tiempo y presenta el riesgo de pasar por alto temas clave fuera de los elegidos, tiene sus propias ventajas:

• Posibilidad de buscar temas específicos.
• Posibilidad de elegir el número de temas de búsqueda.
• Mayor precisión del modelo para encontrar los temas adecuados.

Ventajas del aprendizaje supervisado para los jefes de producto

    
Si pensamos en el aprendizaje temático para gestores de productos, el tipo de formación más eficaz para sus modelos temáticos es el aprendizaje supervisado. Para, por ejemplo, escribir un trabajo de investigación, el aprendizaje no supervisado es óptimo, ya que descubrirá los temas más comunes y el contexto en el que se utilizan. En cambio, un gestor de productos ya sabe qué temas buscar. Más que conocimientos generales sobre los temas de los documentos, un gestor de productos necesita encontrar datos específicos de su producto. Por lo general, un gestor de productos ya sabe qué información necesita sobre su producto y obtendrá los datos más beneficiosos de un modelo temático entrenándolo con esta información. Las ventajas de utilizar el aprendizaje supervisado para el modelado de temas para los gestores de productos son:
El aprendizaje supervisado proporciona mejores resultados cuando se trabaja con documentos industriales y de noticias.
El aprendizaje supervisado limita el alcance de los temas modelizados a sólo los temas relacionados con el producto específico.
El aprendizaje supervisado conduce a temas relevantes para el caso de uso del gestor de productos, como temas de revisión frente a temas de características.
En resumen, los modelos temáticos constituyen un algoritmo de PNL para encontrar las palabras y frases más comunes en un gran conjunto de documentos. Los modelos temáticos pueden entrenarse mediante aprendizaje supervisado y no supervisado. Aunque ambos tipos de aprendizaje tienen sus ventajas, los modelos temáticos para gestores de productos son los que más se benefician del aprendizaje supervisado.

¿Listo para empezar? Consulte nuestro artículo sobre 10 buenas prácticas para almacenar datos etiquetados para asegurarse de que dispone de un conjunto de datos sólido y bien organizado para su modelo temático supervisado.