Modelización temática: función, técnicas y aplicación

Siempre que aparecen grandes cantidades de datos textuales relevantes, surge la pregunta de qué contienen. Por supuesto, esto no sólo lo pueden resolver lectores especialmente diligentes, sino también de forma automática. Un método de aprendizaje automático utilizado a menudo para ello es el modelado temático. A partir de la frecuencia de las palabras co-ocurrentes o relacionadas, se pueden estimar los temas contenidos en el texto. Esto proporciona un importante trabajo preliminar que los humanos o los sistemas de IA pueden utilizar para tomar decisiones bien fundadas.

¿Qué es la modelización temática?

Un modelo temático es un modelo matemático no supervisado que procesa documentos como entrada y genera una salida de temas que representa estadísticamente el contenido del texto. El modelado de temas es, por tanto, el proceso que pretende conseguir este resultado. Hoy en día, esto suele requerir conocimientos de Python y aprendizaje automático, así como bibliotecas como Skikit-learn o software especial. Sin embargo, el origen de esta tecnología se remonta a principios de los años 90, con métodos semánticos como la indexación semántica latente (LSI). En aquel momento, la intención inicial era analizar periódicos históricos y literatura. Sin embargo, debido al aumento de las formas de datos digitales junto con el aprendizaje automático, se ha producido un continuo desarrollo que continúa hasta nuestros días.

Aunque el modelado temático es un enfoque bastante especializado, en la actualidad pueden utilizarse toda una serie de enfoques diferentes. Tareas de procesamiento del lenguaje natural resolver:

  • Clasificación de textos - En función de los temas modelizados que contenga el texto, pueden crearse determinadas etiquetas o categorizaciones.
  • Resúmenes - Los temas incluidos con más frecuencia también permiten una agregación de resúmenes de contenidos relevantes.
  • Recomendaciones - A partir de los datos introducidos, el modelado de temas permite sugerir documentos relevantes que contengan textos similares.
  • Agrupación de textos - El mismo principio puede utilizarse para crear agrupaciones de documentos con contenidos relacionados.
  • Búsqueda de texto - Por último, también se puede optimizar la calidad y pertinencia de las funciones de búsqueda.

¿Cómo funciona la modelización temática?

La modelización de temas comprende una serie de métodos estadísticos y gráficos que extraen y estructuran determinadas combinaciones de palabras a partir de un texto. Un supuesto básico común es que ciertos temas tienen más probabilidades de estar relacionados con palabras similares. Estas correlaciones pueden identificarse de formas muy distintas, por ejemplo

Por ejemplo, mediante matrices, análisis semánticos o vectorización, las llamadas incrustaciones de palabras. Este último método desempeña un papel especialmente importante en métodos más recientes como Palabra2vec desempeña un papel importante. Además de los recursos técnicos disponibles, el tipo de texto también es decisivo en el proceso de selección. Las siguientes técnicas siguen siendo muy valoradas hoy en día.

Indexación semántica latente (LSI)

A diferencia de muchos métodos más recientes, LSI analiza principalmente la semántica de las palabras para identificar las relaciones correspondientes. Al fin y al cabo, éstas no sólo se basan en el uso común, sino también en su significado. Para descifrarlo, el llamado Descomposición del valor singular el Frecuencia de los términos-. El espacio semántico, en el que los términos pueden representarse en distancias relacionales, se reduce así dimensionalmente hasta que sólo quedan vectores propios. Esto facilita los cálculos en el proceso de recuperación, es decir, la medición de las distancias vectoriales. Esto hace que un modelo de indexación semántica latente sea especialmente adecuado para textos muy extensos.

Asignación latente de Dirichlet (LDA)

En Red bayesiana este método pertenece a los modelos probabilísticos generativos y se aplica a los documentos desde 2003. Los nodos deben entenderse como variables aleatorias, mientras que las aristas corresponden a dependencias condicionales. El texto se entiende así como una colección no estructurada de las palabras que contiene, que se asignan a temas (latentes). No se tiene en cuenta la semántica, sólo la distribución de probabilidades, lo que equivale a una cuestión estadística bayesiana básica. El usuario o el científico de datos determina por sí mismo el número de temas de salida, que corresponde al número de Distribuciones multinomialesque se crea para cada documento a partir de un Distribución de Dirichlet se extraen. A partir de estos principios se crea una salida de temas.

Modelo temático unigrama para datos de texto con LDA
LDA puede utilizarse para visualizar distribuciones de unigramas, aquí para tres palabras y cuatro temas.
Fuente: Asignación latente de Dirichlet (2003)

Factorización de matrices no negativas (NMF)

El NMF es otro método probado para el modelado de temas, que aborda los documentos a través de una combinación lineal de temas y, a su vez, los considera combinaciones lineales de palabras. Ambas unidades también se representan aquí como vectores. La particularidad es que cada una de ellas se optimiza teniendo en cuenta una ponderación. Este método también tiene como objetivo la reducción dimensional, por lo que la matriz utilizada sólo contiene entradas no negativas. Se descompone en dos matrices más pequeñas: una para el tema respectivo y otra para la ponderación. Mediante la interpretación de estas matrices a través de diversos parámetros de evaluación, se pretende crear las asignaciones más adecuadas para cada documento.

Evolución de los modelos temáticos

Curiosamente, el modelado temático sigue siendo un método relevante incluso después de décadas, lo que es un hecho en el campo de la Procesamiento del lenguaje natural es bastante atípico. En el artículo "The Evolution of Topic Modelling" (2022), Rob Churchill y Lisa Singh analizan con más detalle toda esta evolución. La tecnología más antigua es LSI, y muchos desarrollos posteriores parecen estar motivados por el avance de Internet. El Proceso Jerárquico de Dirichlet, una modificación del LDA, hizo innecesario introducir un número fijo de temas, simplificando así su uso. A partir de 2010, el LDA en línea permitió por primera vez tratar adecuadamente datos en línea de crecimiento exponencial. En 2011 se produjeron varias especializaciones del modelado temático en relación con los medios sociales.

evolución de los modelos temáticos y semánticos
Fuente: Evolución de los modelos temáticos

Un punto de inflexión decisivo fue la introducción de Word2Vecun método de incrustación especialmente potente que se aplicó, por ejemplo, para las sugerencias de palabras en las búsquedas de Google. A esto siguieron varios intentos de combinar distintas técnicas para resolver casos de uso más complejos. Destacan en este sentido los métodos de incrustación combinados con modelos temáticos. El sitio El nacimiento del Transformer no pudo racionalizar completamente la modelización temática, pero condujo a un uso compartido, por ejemplo con el BERT.

parte 2 de la evolución del modelo temático
Fuente: Evolución de los modelos temáticos

La razón de que se sigan utilizando técnicas clásicas es que las innovaciones se orientaron principalmente hacia nuevos formatos y casos de uso no estructurados. Los primeros escenarios de aplicación, como el análisis de bibliografía o el tratamiento de documentos sencillos, siguen existiendo. Enfoques de éxito como LDA y LSI siguen siendo comparativamente fáciles de utilizar y combinan técnicas modernas con las virtudes clásicas del análisis semántico y matricial.

Ámbitos de aplicación

Casos prácticos de modelización temática

En consonancia con la evolución descrita, se ha producido una diferenciación de los posibles casos de uso del modelado temático. Analizar documentos en función del tema que contienen puede abrir oportunidades impresionantes en casi cualquier sector, pero algunas de ellas son especialmente llamativas:

Investigación

Métodos científicos como el análisis de contenidos siguen siendo muy demandados en la investigación universitaria, por ejemplo en comunicación u otras ciencias sociales. Aquí, los modelos temáticos pueden utilizarse para analizar el discurso mediático sobre un tema específico, por ejemplo, identificando otros temas relacionados. Este enfoque también es útil en el campo de la medicina: los investigadores Porturas y Taylor (2021), de Yale, analizaron más de 47.000 artículos de 40 años de medicina de urgencias utilizando modelos temáticos. Esto les permitió determinar que el tema de los factores de riesgo, por ejemplo, ha aparecido con mucha más frecuencia a lo largo del tiempo; la investigación básica, en cambio, ha disminuido.

Comunicación con los clientes

Las empresas de éxito están comprometidas con la gestión de sus relaciones con los clientes, se toman en serio las sugerencias y comentarios y responden con prontitud. Sin embargo, a veces resulta difícil cribar y organizar la avalancha de mensajes entrantes. En Clasificación es un caso típico de modelización de temas y permite diferenciar los mensajes de error, las modificaciones de datos o las preguntas generales, por ejemplo, en función de los temas contenidos. Sobre esta base, los mensajes pueden ser procesados específicamente por los departamentos pertinentes. Otro caso de uso es la lectura de encuestas a clientes.

Inteligencia empresarial

El texto también tiene un valor especial como formato de datos en muchos otros ámbitos empresariales: en documentos transaccionales y narrativos, como informes, presentaciones, contratos y ofertas. Cada tema que se repite con frecuencia y las palabras relacionadas pueden tener una determinada función de tendencia que es relevante para las previsiones y las decisiones empresariales. En este sentido, los modelos temáticos constituyen una base importante para el análisis de datos mediante la identificación y categorización de corpus textuales relevantes. Sin embargo, para los análisis detallados, el uso extendido de la inteligencia artificial es indispensable hoy en día, dada la gran complejidad de los procesos y la mezcla de muchos formatos no estructurados.

Enfoques avanzados de IA

Para poder procesar el texto de forma completa y automática, se requieren otros pasos de trabajo en la cadena de procesos antes y después del posible uso de modelos temáticos. Se trata sobre todo de la generación y el tratamiento posterior de los datos. Konfuzio es el nombre del software documental basado en IA que pone remedio a esta situación.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

La digitalización de procesos que antes eran analógicos hace que a menudo los textos estén disponibles en formatos ópticos como el PDF. En esta forma, las palabras que contiene no pueden ser reconocidas por un modelo temático. Konfuzio utiliza OCR de alta precisión para convertir el contenido de los documentos en formatos legibles por máquina. A continuación, los datos se envían a la ubicación deseada para su posterior procesamiento a través de una interfaz basada en web, por ejemplo, un entorno de desarrollo para el modelado de temas.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Si desea procesar en detalle temas identificados, ya no puede evitar la PNL avanzada y los modelos modernos basados en la arquitectura Transformer. De este modo, Konfuzio también puede indexar y comprender contenidos complejos. Esto permite realizar análisis sofisticados con un alto nivel de control de datos dentro de una infraestructura multicloud. En principio, el uso de modelos temáticos también puede sustituirse completamente por los enfoques NLP de Konfuzio en muchos casos. Para los pipelines de extracción personalizados basados en Python, también existe un Kit de desarrollo de software listo.

Chat de documentos

A menudo, los usuarios también aportan sus propias ideas y buscan respuestas adecuadas en sus documentos. Una interfaz de chat integrada permite al usuario realizar consultas dentro de entornos de trabajo familiares (por ejemplo, Office), a las que responde un modelo lingüístico basado en toda la información cargada. Este modelo revela incluso conexiones implícitas que no se basan en combinaciones de palabras explícitas. De este modo, se recogen temas que ni la persona ni el modelo temático sabían nombrar con exactitud.

Más información

Conclusión

El modelado de temas sigue siendo hoy en día un método relevante de aprendizaje automático, ya que la producción automatizada de temas puede resolver una gran variedad de tareas de procesamiento del lenguaje. Dado que en la mayoría de los casos sólo se tiene en cuenta la semántica o la co-ocurrencia de palabras, se trata de una técnica comparativamente sencilla y eficaz. Las formas clásicas, como la indexación semántica latente (LSI), siguen siendo pertinentes para casos de uso adecuados en la actualidad. Debido al avance de la digitalización y al aumento de los formatos en línea, se han producido diversos avances. Ahora también es posible la combinación con modelos lingüísticos modernos. Sin embargo, los modelos temáticos alcanzan rápidamente sus límites en entornos empresariales complejos. En estos casos, es aconsejable recurrir a software de IA más potente como complemento o alternativa.

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