Topic Modeling: alla scoperta dei temi nascosti nei testi

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Nell’era dell’informazione in cui viviamo, l’enorme proliferazione di testi generati quotidianamente rappresenta una grande sfida per coloro che cercano di trarre informazioni rilevanti. 

Tuttavia, grazie alla potenza del Topic Modeling, l’analisi dei testi diventa un processo agevole ed efficiente. 

In questo modo, il Topic Modeling si rivela un’importante risorsa per aziende e professionisti che desiderano esplorare e comprendere i contenuti testuali in modo efficiente ed efficace.

Cos'è il Topic Modeling?

Il Topic Modeling è una tecnica di analisi dei testi che individua i principali “argomenti” presenti in un insieme di documenti senza richiedere un’etichettatura manuale. 

L’obiettivo del Topic Modeling consiste nel rilevare i temi nascosti presenti nei documenti e nell’assegnare automaticamente i testi a tali temi. In altre parole, il Topic Modeling permette di raggruppare i documenti in base alle tematiche comuni che li caratterizzano.

Casi d’uso:

Il Topic Modeling ha diverse applicazioni pratiche in vari settori. 

  • Ricerca: il Topic Modeling può essere utilizzato per analizzare grandi quantità di articoli scientifici. Ciò permette ai ricercatori di ottenere una panoramica dettagliata degli argomenti emergenti, individuare le pubblicazioni più rilevanti e focalizzare i propri sforzi di ricerca in modo più mirato.  
  • Analisi del feedback dei clienti: mediante l’applicazione del Topic Modeling sui dati di feedback, è possibile identificare automaticamente i temi principali discussi dai clienti, come i prezzi, il servizio clienti, la qualità dei prodotti ecc.  Ciò permette alle aziende di ottenere una panoramica completa dei punti di forza e delle aree di miglioramento, consentendo loro di prendere decisioni mirate per migliorare i prodotti e i servizi, stabilire un dialogo più efficace con i clienti e mantenere un vantaggio competitivo nel mercato. 
  • Monitoraggio dei media: questo approccio permette di ottenere una panoramica dettagliata delle tendenze, degli argomenti rilevanti e delle discussioni che coinvolgono i media. Ad esempio, è possibile individuare i temi di attualità, come politica, economia, ambiente, sport o intrattenimento, e analizzare come questi temi si evolvono nel tempo. 

 

Questi esempi rappresentano solo alcune delle possibili applicazioni del Topic Modeling. La sua versatilità permette di adattarlo a numerosi contesti in cui l’analisi dei testi e l’identificazione dei temi sottostanti sono cruciali per estrarre intuizioni e beneficiare dell’enorme quantità di dati testuali a disposizione. 

Come funziona il Topic Modeling?

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Il Topic Modeling utilizza modelli di machine learning. Ne è un esempio il popolare LDA (Latent Dirichlet Allocation), che tratta ogni documento come una mistura di argomenti e ogni argomento come una mistura di parole.

Il processo di Topic Modeling può essere suddiviso in diverse fasi:

1. Data Extraction: Dati rilevanti per una determinata azienda, prodotto, brand o servizio possono essere estratti da: 

    • Fonti interne: informazioni aziendali acquisite da email, sondaggi, assistenza clienti, databases, ecc… 
    • Fonti esterne: informazioni acquisite da social media, notizie di giornale, recensioni online, forum, ecc…  I

In questo caso è possibile usufruire di specifiche tecniche, come il “Web Scraping “ (ovvero l’estrazione di dati dal web). 

2. Data pre-processing: una volta raccolti, i testi dovranno essere preparati per l’analisi. 

Tra gli step più comuni è possibile menzionare:

  • Cleaning: rimuovere caratteri speciali, stop-words (parole di valore trascurabile come “e”, “il”, “un”…), punteggiatura e tutto ciò che, a seconda dei casi, risulta essere irrilevante ai fini dell’analisi;
  • Tokenization: scomporre i testi in unità più piccole (“tokens”). Un pratico esempio è la trasformazione di una frase in una lista delle parole contenute in essa;
  • POS (Part-of-speech) tagging: assegnare una categoria grammaticale (come nome, verbo, aggettivo e avverbio) ad ogni token;
  • Lemmatizzazione/Stemming: ridurre ogni token alla sua forma base originaria, considerando maggiormente la radice stessa della parola (in questo modo, parole come “elaboro”, “elaborare” e “elaborato” verranno raggruppate)

3. Model Building: questa fase prevede l’addestramento e l’apprendimento vero e proprio del modello.

4. Interpretazione dei risultati: una volta addestrato il modello ed estratti i risultati dell’analisi, questi vengono rappresentati e spiegati attraverso una dashboard intuitiva ed informativa. 

Quest’ultima può includere l’individuazione dei temi principali, l’analisi delle parole chiave associate a ciascun argomento e la rappresentazione visiva dei risultati mediante grafici o mappe concettuali.

Conclusioni

In conclusione, il Topic Modeling rappresenta un passo significativo nell’analisi dei testi, consentendo di rilevare in modo automatizzato i temi sottostanti presenti nei documenti. Grazie all’utilizzo di algoritmi di machine learning, questa tecnica offre un’ampia gamma di applicazioni in diversi settori, consentendo di estrarre informazioni rilevanti da grandi quantità di testi. Con la crescente disponibilità di dati testuali, il Topic Modeling diventa sempre più cruciale per l’organizzazione delle informazioni e per ottenere intuizioni preziose dai testi. In sintesi, il Topic Modeling rappresenta un’importante risorsa per comprendere, analizzare e sfruttare il potenziale informativo dei testi.



Blue BI e il Topic Modeling

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