Modelagem de Tópicos é uma técnica de aprendizado não supervisionado usada em aprendizado de máquina que visa descobrir a estrutura oculta de grandes conjuntos de dados textuais. É um tipo de modelagem estatística usada para descobrir tópicos abstratos ocultos em uma coleção de documentos. É usado para resumir o conteúdo de um documento de forma mais eficaz do que a extração convencional de palavras-chave, agrupando o conteúdo do documento em tópicos.
A modelagem de tópicos é usada para uma variedade de aplicações, como resumo de texto, identificação de tendências em grandes conjuntos de dados textuais e identificação de tópicos. Pode ser usado para melhorar a precisão dos modelos preditivos e para compreender a estrutura dos dados.
O principal objetivo da Modelagem de Tópicos é dividir os documentos em “tópicos”, que representam grupos de palavras que frequentemente aparecem juntas nos documentos. Os tópicos são então representados como distribuições de palavras, chamadas de vetores de tópicos, cujas probabilidades definem a probabilidade de palavras pertencerem a um determinado tópico.
Na maioria dos casos, o número de tópicos deve ser especificado antes que o processo de Modelagem de Tópicos possa começar. O software então atribui tópicos a cada um dos documentos, com base nas probabilidades de tópicos atribuídas a cada palavra.
Um dos algoritmos mais populares usados para modelagem de tópicos é o Latent Dirichlet Allocation (LDA), que é um modelo generativo que aprende a estrutura de classificação de grandes coleções de documentos. Tornou-se cada vez mais popular para modelagem de tópicos devido à sua flexibilidade e eficácia na representação de vários tópicos.
A modelagem de tópicos é uma ferramenta poderosa para cientistas de dados, pois permite analisar grandes quantidades de dados não estruturados, descobrir padrões ocultos e gerar resultados interpretáveis. Também reduz o tempo gasto na compreensão e no resumo manual do texto, facilitando a interpretação das representações gráficas dos dados. Além disso, a Modelagem de Tópicos pode ser aplicada a vários tipos de dados, como áudio, imagens e até vídeos.
