Modellazione tematica per i Product Manager

        
Che cos'è il Topic Modeling?
        
    Il Topic Modeling è un tipo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzato per trovare "argomenti", ovvero parole o gruppi di parole che ricorrono comunemente all'interno di un insieme di documenti. I modelli di argomenti sono fondamentali per i product manager perché consentono di ordinare e analizzare le enormi quantità di dati testuali con cui devono lavorare. I product manager hanno bisogno di modelli tematici per diversi compiti, come ad esempio:
Analizzare un'ampia serie di recensioni per capire cosa dicono i clienti dei loro prodotti.
Capire quali sono le caratteristiche del prodotto di cui parlano i clienti.
Ottenere informazioni sulle nuove funzionalità desiderate dai clienti.
Conoscere le opinioni dei clienti sui propri prodotti attraverso i social media.
In un certo senso, il topic modeling è simile al sentiment modeling: entrambi sono algoritmi NLP per l'analisi di grandi volumi di testo. Mentre i modelli di sentiment cercano di determinare se un testo è positivo o negativo, i modelli di topic cercano di determinare di cosa parla un testo. I modelli di argomento funzionano cercando in un insieme di documenti le parole o le frasi più ricorrenti in ogni documento e poi effettuando una correlazione incrociata per determinare quali parole e frasi sono più comuni sia all'interno di ogni documento sia tra tutti i documenti. Poiché stiamo esplorando la modellazione per argomenti per i product manager in particolare, è importante affrontare il tipo di apprendimento da applicare.
       
        
La differenza tra apprendimento non supervisionato e apprendimento supervisionato
        
    
La maggior parte degli algoritmi di topic modeling viene addestrata utilizzando l'apprendimento non supervisionato. "Non supervisionato" significa semplicemente che l'algoritmo viene addestrato su un ampio insieme di dati non etichettati. L'apprendimento non supervisionato offre molti vantaggi:
Tempo di formazione e di calcolo rapido.
Selezione robusta degli argomenti, non limitata da argomenti predefiniti.
Maggiore accuratezza del modello nel trovare tutti gli argomenti rilevanti.
Tuttavia, nonostante i suoi vantaggi, l'apprendimento non supervisionato può portare a una perdita di accuratezza o addirittura a risultati imprecisi o non pertinenti quando si analizzano i dati relativi a un prodotto specifico.

A differenza dell'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento supervisionato consiste nell'addestramento del modello di argomento utilizzando dati etichettati. Cioè, la scelta di un insieme di argomenti che l'algoritmo deve rilevare. Questo tipo di apprendimento consiste nel fornire al modello di argomento un insieme di argomenti predeterminati da ricercare. Sebbene l'apprendimento supervisionato abbia lo svantaggio di richiedere più tempo e di rischiare di perdere argomenti chiave al di fuori di quelli scelti, ha i suoi vantaggi principali:

• La possibilità di ricercare argomenti specifici.
• La possibilità di scegliere il numero di argomenti da ricercare.
• Maggiore precisione del modello nel trovare gli argomenti giusti.

I vantaggi dell'apprendimento supervisionato per i Product Manager

    
Considerando l'apprendimento per argomenti per i product manager, il tipo di formazione più efficace per i loro modelli di argomenti è l'apprendimento supervisionato. Per esempio, per la stesura di un articolo di ricerca, l'apprendimento non supervisionato è ottimale, in quanto permette di scoprire gli argomenti più comuni e il contesto in cui vengono utilizzati. D'altra parte, un product manager sa già quali sono gli argomenti da ricercare. Piuttosto che una conoscenza generale degli argomenti dei documenti, un product manager ha bisogno di trovare dati specifici per il suo prodotto. In genere, un product manager sa già quali informazioni gli servono sul suo prodotto e otterrà i dati più utili da un modello di argomento addestrandolo su queste informazioni. I vantaggi dell'utilizzo dell'apprendimento supervisionato per la modellazione di argomenti per i product manager sono:
L'apprendimento supervisionato fornisce risultati migliori quando si lavora con documenti di settore e notizie.
L'apprendimento supervisionato limita la portata degli argomenti modellati ai soli argomenti relativi al prodotto specifico.
L'apprendimento supervisionato porta ad argomenti rilevanti per il caso d'uso del product manager, come ad esempio gli argomenti delle recensioni rispetto a quelli delle funzionalità.
In sintesi, i modelli di argomento forniscono un algoritmo NLP per trovare le parole e le frasi più comuni in un ampio insieme di documenti. I modelli tematici possono essere addestrati tramite apprendimento non supervisionato e supervisionato. Sebbene entrambi i tipi di apprendimento abbiano i loro vantaggi, i modelli di argomenti per i product manager hanno il massimo vantaggio dall'utilizzo dell'apprendimento supervisionato per i loro modelli di argomenti.

Siete pronti per iniziare? Date un'occhiata al nostro post su 10 buone pratiche per l'archiviazione dei dati etichettati per assicurarsi di avere un set di dati solido e ben organizzato per il modello di argomento supervisionato.