Topic Modeling es una técnica de aprendizaje no supervisada utilizada en el aprendizaje automático que tiene como objetivo descubrir la estructura oculta de grandes conjuntos de datos textuales. Es un tipo de modelado estadístico que se utiliza para descubrir los temas abstractos ocultos dentro de una colección de documentos. Se utiliza para resumir el contenido de un documento de forma más eficaz que la extracción de palabras clave convencional, agrupando el contenido del documento en temas.
El modelado de temas se utiliza para una variedad de aplicaciones, como el resumen de texto, la identificación de tendencias en grandes conjuntos de datos textuales y la identificación de temas. Puede utilizarse para mejorar la precisión de los modelos predictivos y comprender la estructura de los datos.
El objetivo principal del Topic Modeling es dividir los documentos en "temas", que representan grupos de palabras que a menudo aparecen juntas en los documentos. Luego, los temas se representan como distribuciones de palabras, llamadas vectores de temas, cuyas probabilidades definen la probabilidad de que las palabras pertenezcan a un tema en particular.
En la mayoría de los casos, se debe especificar la cantidad de temas antes de que pueda comenzar el proceso de modelado de temas. Luego, el software asigna temas a cada uno de los documentos, según las probabilidades de tema asignadas a cada palabra.
Uno de los algoritmos más populares utilizados para el modelado de temas es la asignación latente de Dirichlet (LDA), que es un modelo generativo que aprende la estructura de clasificación de grandes colecciones de documentos. Se ha vuelto cada vez más popular para el modelado de temas debido a su flexibilidad y eficacia a la hora de representar múltiples temas.
El modelado de temas es una herramienta poderosa para los científicos de datos, ya que les permite analizar grandes cantidades de datos no estructurados, descubrir patrones ocultos y generar resultados interpretables. También reduce la cantidad de tiempo dedicado a comprender y resumir manualmente el texto, lo que facilita la interpretación de representaciones gráficas de datos. Además, el modelado de temas se puede aplicar a múltiples tipos de datos, como audio, imágenes e incluso videos.
