{"id":2605,"date":"2019-12-05T16:40:33","date_gmt":"2019-12-05T21:40:33","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2605"},"modified":"2024-05-20T07:38:37","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:37","slug":"modellazione-tematica-per-i-product-manager","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/topic-modeling-for-product-managers\/","title":{"rendered":"Modellazione tematica per i Product Manager"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/topic-modeling-for-product-managers\/#Topic_Modeling_for_Product_Managers\" >Modellazione tematica per i Product Manager<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/topic-modeling-for-product-managers\/#What_is_Topic_Modeling\" >Che cos'\u00e8 il Topic Modeling?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/topic-modeling-for-product-managers\/#The_Difference_Between_Unsupervised_vs_Supervised_Learning\" >La differenza tra apprendimento non supervisionato e apprendimento supervisionato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/topic-modeling-for-product-managers\/#The_Benefits_of_Supervised_Learning_for_Product_Managers\" >I vantaggi dell'apprendimento supervisionato per i Product Manager<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Topic_Modeling_for_Product_Managers\"><\/span>Modellazione tematica per i Product Manager<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>        <h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_is_Topic_Modeling\"><\/span>Che cos'\u00e8 il Topic Modeling?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>        \n    Il Topic Modeling \u00e8 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 perch\u00e9 consentono di ordinare e analizzare le enormi quantit\u00e0 di dati testuali con cui devono lavorare. I product manager hanno bisogno di modelli tematici per diversi compiti, come ad esempio:<\/p><ul><li>Analizzare un'ampia serie di recensioni per capire cosa dicono i clienti dei loro prodotti.<\/li><li>Capire quali sono le caratteristiche del prodotto di cui parlano i clienti.<\/li><li>Ottenere informazioni sulle nuove funzionalit\u00e0 desiderate dai clienti.<\/li><li>Conoscere le opinioni dei clienti sui propri prodotti attraverso i social media.<\/li><\/ul><p>In un certo senso, il topic modeling \u00e8 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 \u00e8 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 pi\u00f9 ricorrenti in ogni documento e poi effettuando una correlazione incrociata per determinare quali parole e frasi sono pi\u00f9 comuni sia all'interno di ogni documento sia tra tutti i documenti. Poich\u00e9 stiamo esplorando la modellazione per argomenti per i product manager in particolare, \u00e8 importante affrontare il tipo di apprendimento da applicare.<\/p>       \n        <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Difference_Between_Unsupervised_vs_Supervised_Learning\"><\/span>La differenza tra apprendimento non supervisionato e apprendimento supervisionato<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>        \n    <p>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:<\/p><ul><li>Tempo di formazione e di calcolo rapido.<\/li><li>Selezione robusta degli argomenti, non limitata da argomenti predefiniti.<\/li><li>Maggiore accuratezza del modello nel trovare tutti gli argomenti rilevanti.<\/li><\/ul><p>Tuttavia, nonostante i suoi vantaggi, l'apprendimento non supervisionato pu\u00f2 portare a una perdita di accuratezza o addirittura a risultati imprecisi o non pertinenti quando si analizzano i dati relativi a un prodotto specifico.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>A differenza dell'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento supervisionato consiste nell'addestramento del modello di argomento utilizzando dati etichettati. Cio\u00e8, 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 pi\u00f9 tempo e di rischiare di perdere argomenti chiave al di fuori di quelli scelti, ha i suoi vantaggi principali:<\/p>\n<ul>\n<li>La possibilit\u00e0 di ricercare argomenti specifici.<\/li>\n<li>La possibilit\u00e0 di scegliere il numero di argomenti da ricercare.<\/li>\n<li>Maggiore precisione del modello nel trovare gli argomenti giusti.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Benefits_of_Supervised_Learning_for_Product_Managers\"><\/span>I vantaggi dell'apprendimento supervisionato per i Product Manager<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Considerando l'apprendimento per argomenti per i product manager, il tipo di formazione pi\u00f9 efficace per i loro modelli di argomenti \u00e8 l'apprendimento supervisionato. Per esempio, per la stesura di un articolo di ricerca, l'apprendimento non supervisionato \u00e8 ottimale, in quanto permette di scoprire gli argomenti pi\u00f9 comuni e il contesto in cui vengono utilizzati. D'altra parte, un product manager sa gi\u00e0 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 gi\u00e0 quali informazioni gli servono sul suo prodotto e otterr\u00e0 i dati pi\u00f9 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:<\/p><ul><li>L'apprendimento supervisionato fornisce risultati migliori quando si lavora con documenti di settore e notizie.<\/li><li>L'apprendimento supervisionato limita la portata degli argomenti modellati ai soli argomenti relativi al prodotto specifico.<\/li><li>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 funzionalit\u00e0.<\/li><\/ul><p>In sintesi, i modelli di argomento forniscono un algoritmo NLP per trovare le parole e le frasi pi\u00f9 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.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Siete pronti per iniziare? Date un'occhiata al nostro post su <a href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/10-buone-pratiche-per-larchiviazione-dei-dati-etichettati\/\">10 buone pratiche per l'archiviazione dei dati etichettati<\/a> per assicurarsi di avere un set di dati solido e ben organizzato per il modello di argomento supervisionato.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Topic Modeling for Product Managers What is Topic Modeling? Topic modeling is a type of natural language processing (NLP) used to find \u201ctopics,\u201d or commonly occurring words or groups of words, within a set of documents. 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