Modélisation thématique pour les gestionnaires de produits

        
Qu'est-ce que la modélisation thématique ?
        
    La modélisation thématique est un type de traitement du langage naturel (NLP) utilisé pour trouver des "sujets", c'est-à-dire des mots ou des groupes de mots qui reviennent souvent, dans un ensemble de documents. Les modèles thématiques sont essentiels pour les chefs de produit car ils leur permettent de trier et d'analyser les énormes quantités de données textuelles avec lesquelles ils doivent travailler. Les gestionnaires de produits ont besoin de modèles thématiques pour plusieurs tâches, telles que :
Analyser un grand nombre d'avis pour savoir ce que les clients disent de leurs produits.
Comprendre les caractéristiques des produits dont parlent les clients.
Obtenir des informations sur les nouvelles fonctionnalités souhaitées par les clients.
Connaître l'opinion des clients sur leur produit par le biais des médias sociaux.
D'une certaine manière, la modélisation thématique est similaire à la modélisation des sentiments : il s'agit dans les deux cas d'algorithmes NLP permettant d'analyser de grands volumes de texte. Alors que les modèles de sentiment cherchent à déterminer si un texte est positif ou négatif, les modèles de sujet cherchent à déterminer le sujet d'un texte. Les modèles thématiques recherchent dans un ensemble de documents les mots ou les phrases qui reviennent le plus souvent dans chaque document, puis établissent des corrélations croisées pour déterminer les mots et les phrases qui reviennent le plus souvent dans chaque document et dans l'ensemble des documents. Dans le cadre de l'étude de la modélisation thématique pour les chefs de produit en particulier, il est important de se pencher sur le type d'apprentissage à appliquer.
       
        
La différence entre l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé
        
    
La plupart des algorithmes de modélisation de sujets sont formés à l'aide de l'apprentissage non supervisé. Le terme "non supervisé" signifie simplement que l'algorithme est formé sur un grand ensemble de données non étiquetées. L'apprentissage non supervisé présente de nombreux avantages :
Formation et temps de calcul rapides.
Sélection robuste de sujets non limitée par des sujets prédéfinis.
Plus grande précision du modèle dans la recherche de tous les sujets pertinents.
Cependant, malgré ses avantages, l'apprentissage non supervisé peut entraîner une perte de précision, voire des résultats inexacts ou non pertinents lors de l'analyse de données relatives à un produit spécifique.

Contrairement à l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage supervisé consiste à former le modèle thématique à l'aide de données étiquetées. Il s'agit de choisir un ensemble de sujets que l'algorithme doit détecter. Ce type d'apprentissage consiste à donner au modèle thématique un ensemble de sujets prédéterminés à rechercher. Si l'apprentissage supervisé présente l'inconvénient d'être plus long et de risquer de passer à côté de sujets clés autres que ceux choisis, il a ses propres avantages :

• La possibilité de rechercher des sujets spécifiques.
• La possibilité de choisir le nombre de sujets à rechercher.
• Plus grande précision du modèle dans la recherche des bons sujets.

Les avantages de l'apprentissage supervisé pour les chefs de produit

    
Si l'on considère l'apprentissage thématique pour les gestionnaires de produits, le type de formation le plus efficace pour leurs modèles thématiques est l'apprentissage supervisé. Pour la rédaction d'un article de recherche, par exemple, l'apprentissage non supervisé est optimal car il permet de découvrir les sujets les plus courants et le contexte dans lequel ils sont utilisés. D'un autre côté, un chef de produit sait déjà quels sont les sujets à rechercher. Plutôt que des connaissances générales sur les thèmes des documents, il doit trouver des données spécifiques à son produit. En règle générale, il sait déjà quelles sont les informations dont il a besoin au sujet de son produit et c'est en l'entraînant sur ces informations qu'il obtiendra les données les plus utiles d'un modèle thématique. Les avantages de l'utilisation de l'apprentissage supervisé pour la modélisation de sujets pour les gestionnaires de produits sont les suivants :
L'apprentissage supervisé donne de meilleurs résultats lorsque l'on travaille avec des documents industriels et d'actualité.
L'apprentissage supervisé limite la portée des sujets modélisés aux seuls sujets relatifs au produit spécifique.
L'apprentissage supervisé conduit à des sujets pertinents pour le cas d'utilisation du chef de produit, tels que les sujets d'examen par rapport aux sujets de caractéristiques.
En résumé, les modèles thématiques constituent un algorithme de NLP permettant de trouver les mots et les phrases les plus courants dans un large ensemble de documents. Les modèles thématiques peuvent être formés par apprentissage non supervisé et supervisé. Bien que les deux types d'apprentissage aient leurs avantages, la modélisation thématique pour les gestionnaires de produits a tout à gagner à utiliser l'apprentissage supervisé pour leurs modèles thématiques.

Prêt à commencer ? Consultez notre article sur 10 bonnes pratiques pour le stockage des données étiquetées pour vous assurer que vous disposez d'un ensemble de données solide et bien organisé pour votre modèle thématique supervisé.