Topic Modeling

Topic Modeling est une technique d'apprentissage automatique non supervisée qui permet de découvrir les sujets ou les thèmes principaux d'un grand ensemble de données textuelles, tels que des articles de blog, des tweets, des commentaires de clients ou des livres. Le modèle de sujet est créé en utilisant l'algorithme de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser les mots et les expressions, afin de déterminer les sujets connexes dans le texte. Le résultat final est une liste de conversations individuelles qui représentent les sujets les plus significatifs cachés dans le texte.

Comment fonctionne le Topic Modeling ?

Le Topic Modeling fonctionne en deux étapes clés. Tout d'abord, l'algorithme de NLP analyse le texte pour identifier les termes les plus fréquents, souvent appelés les mots "stopwords". Ensuite, il crée des groupes de mots qui co-occurrent de manière significative et construit une distribution de probabilité. Chaque groupe de mots représente un thème ou un sujet. Ainsi, le modèle de sujet divise les conversations en groupes de mots similaires, appelés "topics", qui sont des groupes de mots qui partagent des similitudes.

Applications de Topic Modeling

• Marketing : dans le domaine du marketing, les marques peuvent utiliser le Topic Modeling comme outil analytique pour comprendre les préférences et les opinions des clients à travers les commentaires et les conversations sur les réseaux sociaux.
• SEO : en utilisant le modèle de sujet pour comprendre le contenu d'un site web, les propriétaires de sites peuvent déterminer les sujets les plus populaires qui suscitent l'intérêt des visiteurs, et optimiser le contenu web pour améliorer le référencement naturel.
• Développement de produit : au-delà des commentaires et des conversations sur les réseaux sociaux, le Topic Modeling peut également être utilisé pour découvrir des tendances émergentes dans les enquêtes et les données des clients pour développer de nouveaux produits et services.