Topic Modeling

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Topic Modelling ist die Basis um wiederkehrende Themen in Textmengen zu identifizieren und betiteln.

Beschreibung

Text ist überall – dabei ist vor allem Nutzergenerierter Text voller wichtiger Information, die jedoch schwer zu extrahieren ist.
Wir nutzen künstliche Intelligenz, um wiederkehrende, wichtige Themen aus Texten zu extrahieren.

Diese Daten brauchen wir

  • Inhalt: Text – Feedback, Produktbewertungen, Interviews, etc
  • Quellen: Excel, Marktforschung, Service-Center,..
  • Format: Eine Zeile = Ein Text

Inhaltsverzeichnis

Einführung

In der heutigen Welt wird immer mehr Information von Kunden kreiert – als Feedback, Review oder auf sozialen Medien. Daher wird es immer wichtiger, effektive Werkzeuge zur Analyse und Strukturierung von Text zu haben. Eines dieser mächtigen Werkzeuge ist das sogenannte “Topic Modeling” – eine Methode der künstlichen Intelligenz, die gemeinsam auftretende Themen über Texte hinweg extrahiert.

Vorgehen

Topic Modeling ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Algorithmen darauf trainiert werden, Themen oder Konzepte in großen Textmengen zu erkennen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten eine riesige Bibliothek mit Büchern, aber keine Zeit, jedes Buch zu lesen. Topic Modeling kann Ihnen helfen, die Hauptthemen in diesen Büchern zu identifizieren, ohne sie tatsächlich lesen zu müssen.

Die Technik basiert auf mathematischen Modellen, die Wörter und Textdokumente in einen multidimensionalen Raum projizieren. Anhand dieser Projektion kann die KI erkennen, welche Wörter oft zusammen auftreten und somit Themen ableiten.

Input-Daten

Für Topic Modeling benötigt die KI als Grundlage Textdaten. Dies können Feedback-Texte, Artikel, Tweets, Produktbewertungen, Interviews oder sogar Gesprächsprotokolle sein. Je mehr Daten sie hat, desto besser kann sie Themen identifizieren.

Zur Durchführung mit Kobold AI wird nach Bestellung eine Datei (.xlsx, .csv) geliefert, bei der jede Zeile ein Text-Eintrag darstellt.

Ergebnis

Das Ergebnis des Topic Modeling ist die Identifizierung von Themen oder Konzepten, die in den Textdaten enthalten sind. Diese Themen werden in der Regel als Gruppen von Wörtern oder Begriffen dargestellt. Zum Beispiel könnte ein Thema im Bereich der Medizin Begriffe wie “Krankheit”, “Behandlung” und “Gesundheit” enthalten.

Einsatz der Ergebnisse

Die Einsatzmöglichkeiten von Topic Modeling sind vielfältig:

  • Informationssuche: Suchmaschinen nutzen Topic Modeling, um Suchergebnisse besser zu organisieren und relevante Dokumente schneller zu finden.
  • Content-Erstellung: Unternehmen können Topic Modeling verwenden, um Ideen für Blogbeiträge, Videos oder soziale Medien zu generieren.
  • Kundenservice: Durch das Verfolgen von Kundenbewertungen, Interviews und Feedback können Unternehmen Trends erkennen und ihre Produkte oder Dienstleistungen verbessern.
  • Wissensmanagement: In großen Unternehmen hilft Topic Modeling dabei, interne Wissensdatenbanken zu organisieren und Informationen leichter zugänglich zu machen.

Zusammenfassung

Topic Modeling ist eine spannende Anwendung von Künstlicher Intelligenz, die es ermöglicht, in großen Textmengen versteckte Themen und Konzepte zu entdecken. Durch die Identifizierung dieser Themen können Unternehmen und Forscher bessere Entscheidungen treffen, Inhalte gezielter erstellen und Informationen effektiver organisieren. Diese Technologie wird zweifellos in Zukunft eine immer größere Rolle spielen, wenn es darum geht, den ständig wachsenden Datenfluten Herr zu werden.