Тематичне моделювання для продукт-менеджерів

        
Що таке тематичне моделювання?
        
    Тематичне моделювання - це тип обробки природної мови (NLP), який використовується для пошуку "тем", тобто слів або груп слів, що найчастіше зустрічаються, у наборі документів. Тематичні моделі є критично важливими для продакт-менеджерів, оскільки вони дозволяють їм сортувати та аналізувати величезні обсяги текстових даних, з якими їм доводиться працювати. Продакт-менеджерам потрібні тематичні моделі для кількох завдань, таких як
Аналіз великого масиву відгуків, щоб дізнатися, що клієнти говорять про їхню продукцію.
Розуміння того, про які функції продукту говорять клієнти.
Отримати уявлення про те, яких нових функцій бажають клієнти.
Вивчення думки клієнтів про свій продукт через соціальні мережі.
У певному сенсі моделювання тем схоже на моделювання настроїв: обидва алгоритми НЛП для аналізу великих обсягів тексту. У той час як моделі настроїв намагаються визначити, чи є фрагмент тексту позитивним або негативним, тематичні моделі намагаються визначити, про що йдеться в тексті. Тематичні моделі працюють шляхом пошуку в наборі документів найпоширеніших слів або фраз у кожному документі, а потім перехресної кореляції, щоб визначити, які слова і фрази є найпоширенішими як у кожному документі, так і серед усіх документів. Оскільки ми досліджуємо тематичне моделювання саме для менеджерів по продукту, важливо звернути увагу на тип навчання, який слід застосовувати.
       
        
Різниця між навчанням без нагляду та навчанням під наглядом
        
    
Більшість алгоритмів тематичного моделювання навчаються за допомогою неконтрольованого навчання. "Без нагляду" просто означає, що алгоритм навчається на великому наборі немаркованих даних. Навчання без вчителя має багато переваг:
Швидкий час навчання та обчислень.
Надійний вибір тем, не обмежений заздалегідь визначеними темами.
Більша точність моделі у пошуку всіх релевантних тем.
Однак, незважаючи на свої переваги, неконтрольоване навчання може призвести до втрати точності або навіть до неточних чи нерелевантних результатів при аналізі даних про конкретний продукт.

На відміну від неконтрольованого навчання, контрольоване навчання - це навчання моделі тем за допомогою маркованих даних. Тобто вибір набору тем для виявлення алгоритмом. Цей тип навчання передбачає надання моделі тем набору заздалегідь визначених тем для пошуку. Хоча контрольоване навчання має той недолік, що воно займає більше часу і створює ризик пропустити ключові теми, що не входять до обраного набору, воно має свої ключові переваги:

• Можливість пошуку за конкретними темами.
• Можливість обирати кількість тем для пошуку.
• Більша точність моделі в пошуку потрібних тем.

Переваги навчання під наглядом для продукт-менеджерів

    
Розглядаючи тематичне навчання для продакт-менеджерів, найефективнішим типом навчання для їхніх тематичних моделей є навчання під керівництвом викладача. Наприклад, для написання наукової роботи оптимальним є навчання без нагляду, оскільки воно дозволить виявити найпоширеніші теми та контекст, в якому вони використовуються. З іншого боку, продакт-менеджер вже знає, за якими темами шукати. Замість загальних знань про теми документів, продакт-менеджеру потрібно знайти дані, специфічні для його продукту. Продакт-менеджер, як правило, вже знає, яка інформація йому потрібна про його продукт, і отримає найкорисніші дані з тематичної моделі, навчивши її працювати з цією інформацією. Переваги використання керованого навчання для тематичного моделювання для продакт-менеджерів полягають у наступному:
Контрольоване навчання дає кращі результати при роботі з галузевими та новинними документами.
Навчання під керівництвом викладача обмежує коло тем, що моделюються, лише тими, які стосуються конкретного продукту.
Навчання під наглядом веде до тем, що стосуються кейсів використання продукт-менеджера, наприклад, теми оглядів проти тем, що стосуються особливостей.
Таким чином, тематичні моделі забезпечують алгоритм НЛП для пошуку найпоширеніших слів і фраз у великому наборі документів. Тематичні моделі можна вивчати в режимі самонавчання та навчання під наглядом викладача. Хоча обидва типи навчання мають свої переваги, найбільше користі для продукт-менеджерів при створенні тематичних моделей приносить навчання під контролем.

Готові розпочати? Ознайомтеся з нашою статтею на 10 найкращих практик для зберігання маркованих даних щоб переконатися, що у вас є потужний, добре організований набір даних для вашої контрольованої тематичної моделі.