プロダクト・マネージャーのためのトピック・モデリング

        
トピック・モデリングとは何か？
        
    トピック・モデリングは、自然言語処理（NLP）の一種で、一連の文書内で「トピック」、つまりよく出現する単語や単語のグループを見つけるために使用される。トピック・モデルは、プロダクト・マネージャが扱う膨大な量のテキスト・データを分類・分析できるようにするため、プロダクト・マネージャにとって非常に重要である。プロダクトマネージャーは、以下のようないくつかのタスクのためにトピックモデルを必要とする：
大規模なレビューのセットを分析し、顧客が自社製品について何を言っているかを知る。
顧客がどのような製品の特徴について話しているかを理解する。
顧客がどのような新機能を望んでいるかについての洞察を得る。
ソーシャルメディアを通じて、自社製品に対する顧客の意見を知る。
ある意味で、トピック・モデリングはセンチメント・モデリングに似ている。どちらも大量のテキストを分析するためのNLPアルゴリズムである。どちらも大量のテキストを分析するための自然言語処理アルゴリズムである。センチメント・モデルがテキストの一部が肯定的か否定的かを判断しようとするのに対し、トピック・モデルはテキストの一部が何について書かれているかを判断しようとする。トピック・モデルは、各文書で最もよく使われる単語やフレーズを文書セットから検索し、相互相関をとって、各文書内と全文書間で最もよく使われる単語やフレーズを決定します。プロダクト・マネージャーのためのトピック・モデリングを具体的に検討する場合、どのような学習を適用するかが重要である。
       
        
教師なし学習と教師あり学習の違い
        
    
ほとんどのトピック・モデリング・アルゴリズムは、教師なし学習を使って学習される。「教師なし」とは、簡単に言えば、アルゴリズムがラベル付けされていない大規模なデータ・セットで学習されることを意味する。教師なし学習には多くの利点がある：
トレーニングおよび計算時間が速い。
事前に定義されたトピックに制限されない、ロバストなトピック選択。
関連するすべてのトピックを検索する際のモデルの精度が向上。
しかし、教師なし学習は、その利点にもかかわらず、特定の製品に関するデータを分析する際に、精度を落としたり、不正確な結果や関連性のない結果をもたらすことさえある。

教師なし学習とは対照的に、教師あり学習とは、ラベル付けされたデータを使用してトピックモデルを学習することである。つまり、アルゴリズムが検出するトピックのセットを選択することである。このタイプの学習では、トピック・モデルに、検索するための所定のトピック・セットを与える。教師あり学習には、時間がかかり、選択したトピック以外の重要なトピックを見逃すリスクがあるという欠点がある一方で、独自の主な利点もある：

• 特定のトピックを検索する機能。
• 検索するトピックの数を選択できる。
• 適切なトピックを見つけるための、より高いモデルの精度。

プロダクト・マネージャーにとっての教師あり学習の利点

    
プロダクトマネージャーのトピック学習を考えると、トピックモデルの最も効果的な学習方法は教師あり学習である。例えば、研究論文を書く場合、教師なし学習は、最も一般的なトピックと、それらが使用されるコンテキストを発見するため、最適である。一方、プロダクトマネージャーは、どのようなトピックを検索すべきかをすでに知っている。ドキュメントのトピックに関する一般的な知識よりも、プロダクトマネージャーは自社の製品に特化したデータを見つける必要がある。プロダクト・マネージャは通常、自社の製品についてどのような情報が必要かをすでに知っており、この情報を基にトピック・モデルを学習させることで、トピック・モデルから最も有益なデータを得ることができる。プロダクト・マネージャのトピック・モデリングに教師あり学習を使う利点は以下の通りである：
教師あり学習は、産業文書やニュース文書を扱う際に、より良い結果をもたらす。
教師あり学習では、モデル化されるトピックの範囲は、特定の製品に関連するトピックのみに限定される。
教師あり学習は、レビュートピックと機能トピックなど、プロダクトマネージャーのユースケースに関連するトピックを導き出す。
要約すると、トピックモデルは、大規模な文書セット全体で最も一般的な単語やフレーズを見つけるためのNLPアルゴリズムを提供する。トピックモデルは教師なし学習と教師あり学習で学習できる。どちらのタイプの学習にも利点があるが、プロダクト・マネージャのトピック・モデリングは、教師あり学習をトピック・モデルに使用することで最も大きな利益を得ることができる。

準備はいいですか？に関する記事をご覧ください。 ラベル付きデータを保存するための10のベストプラクティス 教師ありトピックモデルのための強力でよく整理されたデータセットがあることを確認する。