Modelação de tópicos para gestores de produtos

        
O que é a modelação de tópicos?
        
    A modelação de tópicos é um tipo de processamento de linguagem natural (PNL) utilizado para encontrar "tópicos", ou palavras ou grupos de palavras comuns, num conjunto de documentos. Os modelos de tópicos são fundamentais para os gestores de produtos porque lhes permitem ordenar e analisar as enormes quantidades de dados de texto com que têm de trabalhar. Os gestores de produto necessitam de modelos de tópicos para várias tarefas, tais como:
Analisar um grande conjunto de avaliações para saber o que os clientes estão a dizer sobre os seus produtos.
Compreender as características dos produtos de que os clientes estão a falar.
Obter informações sobre as novas funcionalidades que os clientes desejam.
Conhecer a opinião dos clientes sobre o seu produto através das redes sociais.
De certa forma, a modelação de tópicos é semelhante à modelação de sentimentos: ambos são algoritmos de PLN para analisar grandes volumes de texto. Enquanto os modelos de sentimento procuram determinar se um texto é positivo ou negativo, os modelos de tópicos procuram determinar o tema de um texto. Os modelos de tópicos funcionam procurando num conjunto de documentos as palavras ou frases que ocorrem mais frequentemente em cada documento e, em seguida, efectuando uma correlação cruzada para determinar quais as palavras e frases mais comuns em cada documento e entre todos os documentos. Como estamos a explorar a modelação de tópicos especificamente para gestores de produtos, é importante abordar o tipo de aprendizagem que deve ser aplicado.
       
        
A diferença entre aprendizagem não supervisionada e supervisionada
        
    
A maior parte dos algoritmos de modelação de tópicos são treinados através de aprendizagem não supervisionada. "Não supervisionada" significa simplesmente que o algoritmo é treinado num grande conjunto de dados não rotulados. A aprendizagem não supervisionada oferece muitas vantagens:
Formação e tempo de cálculo rápidos.
Seleção robusta de tópicos não limitada por tópicos pré-definidos.
Maior precisão do modelo na procura de todos os tópicos relevantes.
No entanto, apesar dos seus benefícios, a aprendizagem não supervisionada pode levar à perda de precisão ou mesmo a resultados incorrectos ou não relevantes ao analisar dados sobre um produto específico.

Em contraste com a aprendizagem não supervisionada, a aprendizagem supervisionada é a formação do modelo de tópicos utilizando dados rotulados. Ou seja, escolher um conjunto de tópicos para o algoritmo detetar. Este tipo de aprendizagem implica dar ao modelo de tópicos um conjunto de tópicos pré-determinados para procurar. Embora a aprendizagem supervisionada tenha o inconveniente de ser mais morosa e de apresentar o risco de não detetar tópicos importantes para além dos escolhidos, tem as suas próprias vantagens:

• A capacidade de pesquisar tópicos específicos.
• A possibilidade de escolher o número de tópicos a pesquisar.
• Maior precisão do modelo na procura dos tópicos certos.

As vantagens da aprendizagem supervisionada para os gestores de produto

    
Considerando a aprendizagem de tópicos para gestores de produtos, o tipo de formação mais eficaz para os seus modelos de tópicos é a aprendizagem supervisionada. Para, por exemplo, escrever um trabalho de investigação, a aprendizagem não supervisionada é óptima, uma vez que descobrirá os tópicos mais comuns e o contexto em que são utilizados. Por outro lado, um gestor de produto já sabe quais os tópicos a pesquisar. Em vez de conhecimentos gerais sobre os tópicos dos documentos, um gestor de produtos precisa de encontrar dados específicos do seu produto. Normalmente, um gestor de produtos já sabe quais as informações de que necessita sobre o seu produto e obterá os dados mais benéficos de um modelo de tópicos treinando-o com essas informações. As vantagens de utilizar a aprendizagem supervisionada para a modelação de tópicos para gestores de produtos são
A aprendizagem supervisionada proporciona melhores resultados quando se trabalha com documentos do sector e de notícias.
A aprendizagem supervisionada limita o âmbito dos tópicos modelados apenas aos tópicos relacionados com o produto específico.
A aprendizagem supervisionada conduz a tópicos relevantes para o caso de utilização do gestor de produtos, tais como tópicos de revisão versus tópicos de características.
Em resumo, os modelos de tópicos fornecem um algoritmo de PNL para encontrar as palavras e frases mais comuns num grande conjunto de documentos. Os modelos de tópicos podem ser treinados através de aprendizagem não supervisionada e supervisionada. Embora ambos os tipos de aprendizagem tenham as suas vantagens, a modelação de tópicos para gestores de produtos tem mais a ganhar se utilizar a aprendizagem supervisionada para os seus modelos de tópicos.

Pronto para começar? Consulte a nossa publicação sobre 10 práticas recomendadas para armazenar dados rotulados para se certificar de que tem um conjunto de dados sólido e bem organizado para o seu modelo de tópico supervisionado.