多くのブランドは、ファーストパーティデータ、信頼できるデータプロバイダーからのデータ、サードパーティのクッキーデータなど、豊富なデータにアクセスすることができます。しかし、データの宝箱の奥深くに埋もれているインサイトにアクセスするには、かつての手作業による分析方法よりもはるかに優れたツールが必要です。必要なのは 自然言語処理（NLP）ツールボックス.
このツールボックスの中に、使いやすく、素早く結果を出せる技術がある。トピックモデリングは、テキストデータからトピックを抽出し、そのトピックに基づいてデータをグループに分類することを目的としています。このガイドでは、トピックモデリングの仕組みと、トピックモデリングによってどのようにデータを掘り下げ、非常に一般的なビジネスユースケースを支援できるかを紹介する。
トピックモデリングとは？
トピックモデリングは、パターン認識と機械学習を用いた自然言語処理技術である。
- 分析したテキストや文書内のトピックを特定することができる。
- テキストデータ全体からトピッククラスターを推論する。
- トピッククラスター
人手による分析と比較すると、トピックモデリングは、Webページ、個々のアンケート回答、オンラインレビューなど、大量のドキュメントを一度に素早く分析することができます。
たとえば、1つにつき約750語の文書を含む50万件の文書を分類・整理する必要があるとします。トピックモデリングを使用すると、ドキュメントのコレクションには、全体で12のトピッククラスタが含まれていると判断することができます。次に、このモデルは、トピッククラスタに従ってドキュメントをグループ化します。その結果、以下のような結果が得られました。3億7500万語（50万文書×750語）を処理・分析する必要があったのが、トピッククラスタに基づいた分析が可能になります。これにより、9,000語（12トピッククラスタ×750語）の分析が短時間で行えるようになりました。
教師なし学習と教師あり学習の比較
とは異なり センチメント分析 および 名前付き実体の認識 (NER)以前の記事で詳しく説明した教師あり学習NLPの2つの手法のうち、トピックモデリングは教師なし学習の手法です。教師なし学習は、最初にモデルを学習する必要がないため、一般的に早く、簡単に使うことができます。
しかし、学習済みモデルには利点があります。教師あり学習のための学習データの準備に多くの時間を費やすことになりますが、この学習により、テキスト内のトピックをより正確に分類し、探しているトピックによりよく一致させることができるようになるのです。実際、教師あり学習のトピック・モデリングは、トピック分類と呼ばれている。
トピックモデリングの仕組み
トピックモデリングは、文書内の単語パターンと単語頻度の両方を判断し、その文書内のトピックまたはトピッククラスタのリストを特定します。抽出されたトピックに基づいて、大量の文書やテキストのコレクションを分析したり、分類したりするのに便利です。
以下は、ShareThis ボタンに関する（架空の）レビューをトピック・クラスターに分類したものです。
- " ShareThis'の使いやすさと、ダッシュボードのシンプルさが気に入って います。非常に柔軟で、多くのオプションを提供してくれます。 トピックモデリングでは、使いやすさやシンプルさを利用して、このレビューをSharethis の使いやすさに関するレビューとグループ化することがあります。
- "ShareThis は、私のコンテンツに対するユーザーのエンゲージメントや、その他の分析データを見ることができます。" トピックモデリングは、エンゲージメントと 分析データを使って、このレビューをShareThis's analytics toolsに関するレビューとグループ化するかもしれません。
トピックモデリングの一般的な手法
現在、トピックモデリングにはいくつかの手法があるが、最もよく使われているのはLDA（Latent Dirichlet Allocation）とLSA（Latent Semantic Analysis）の2つの手法である。両手法とも「bag of words」モデルであり、文書を単語の集まりとして扱い、以下の仮説に依存している。
- はいぶんてきかせつ
- 統計的混合仮説（文書には様々なトピックが含まれていると仮定する仮説
Latent Dirichlet Allocation (LDA)。 LDAは、文書中の単語がそれぞれ文書内のトピックに関連付けられると仮定した確率モデルである。LDAは、あるトピックが特定の単語を生成する確率と、これらの単語が分布する頻度を計算する。これにより、文書内のトピックのクラスタに関連する単語を決定し、同様のトピックのクラスタを含む他の文書と文書をグループ化することができる。
潜在的意味解析（LSA）。 LDAモデルとは異なり、LSAモデルはテキストデータ内の単語の頻度のみに基づいており、トピックが特定の単語を生成する確率は考慮されていない。この頻度を用いて、これらの単語の分布が類似している他の文書と文書をグループ化する。
トピックモデリングの限界
トピックモデリングは一般的な自然言語処理技術であるが、その欠点により使用例が制限されることがある。例えば
短いテキストと長いテキストの比較。 LDA と LSA モデルは短いテキストと長いテキストの両方でうまく機能しますが、他のトピックモデリング手法は、以下のような問題に直面します。 短いテキストを処理する際の課題.このため、例えばソーシャルメディアのテキストに対して行う分析の精度が低下します。
トピック トピックモデリングで生成されたトピックは、トピック分類などの教師付き学習モデルで生成されたトピックほど正確ではないため、より細かい分析に結果を利用できないことが多い。
トピック番号。トピックモデルには、探すべきトピックの数が与えられる必要がある。つまり、分析対象のデータセットに含まれる実際のトピック数に対して、入力された数がどれだけ正確であるかが、その結果に直接関係する。
大規模なデータセット。 最も正確な結果を得るために、トピックモデリングには大量の高品質なデータが必要です。つまり、ブランドは、トピックモデリング分析を実行するのに十分なファーストパーティデータを収集できない可能性があります。(ただし、ShareThis のようなデータは、小さすぎるファーストパーティデータセットを強化するために使用することができます)。
人気トピックのモデリング使用例
このような制約はあるものの、トピックモデリングは多くのマーケティングのユースケースに効果的に適用することができる。
レコメンデーションシステム。 パブリッシャーサイトでは、トピックモデリングを使用して、訪問者が現在いるページの記事に類似した記事を推薦することができる。たとえば、ペットフードのサイトでは、小型哺乳類の餌やりについての記事に、猫や犬ではなく、ハムスターやウサギについてのおすすめ記事へのリンクが付くかもしれない。
カスタマーサポートのチケットのルーティングとトリアージ。 トピックモデリングにより、特定のトピックに一致するチケットを自動的に関連部署に直接送信し、サポートスタッフのチケット処理時間を短縮することができます。また、トピック・モデリングによって、受信したサポート・チケットの緊急度に優先順位を付け、スタッフがより緊急性の高い問題に最初に取り組めるようにすることができます。たとえば、「クレジットカードの払い戻し」グループのチケットは自動的に会計と請求に送られ、「クラッシュ」や「起動しない」などの言葉を含むチケットは緊急のフラグを立てることができるのです。
カスタマーレビューの分析 ソーシャルメディアの登場や、Googleのビジネスプロフィールなどのレビューサイトの普及により、ほとんどの企業が自社ブランドに関するカスタマーレビューにアクセスできるようになりました。トピック・モデリングは、製品やサービスにどのような改善が必要かを分析する手っ取り早い方法です。例えば、トピック・モデリングを使ってカスタマー・レビューを分析すると、ある家庭用品店が週末の営業時間に不満を抱いていることが分かるかもしれません。
ターゲティング／オーディエンスの作成。 ShareThis は、特定のトピックに基づいてウェブサイト上の訪問者の行動を束ねることで、これを実現します。例えば、ペットに関連するWebサイトのアクションをクラスタリングして、マーケティング担当者が利用できるペットセグメントを作成することができます。
トレンド分析 トピックモデリングにより、テキストデータから新しいトレンドを検出し、製品の改善や開発、コンテンツの作成などの戦略を推進するための情報を得ることができます。たとえば、ソーシャルメディアデータをトピックモデリングで分析すると、「多肉植物」や「サボテン」といったフレーズがトレンドとして使用されていることがわかります。これは、ガーデニングセンターが砂漠の植物に関する在庫を拡大したり、より多くの教育コンテンツを発行する必要があることを示唆しています。
結論
今日のデジタル世界では、自社で保有するデータからShareThis などのプロバイダーが提供するデータの宝庫まで、ブランドは豊富なテキストデータにアクセスすることができます。しかし、そのようなデータから貴重な情報を探し出すには、データを容易に掘り起こすツールが必要です。ShareThis例えば、米Deep Purple社では、トピックモデリングなどの自然言語処理ツールを使って、データをクラスター化し、その中に含まれる貴重な情報を探し出すことができます。 独自の豊富なインサイトを構築.トピックモデリングは、その使いやすさと迅速な結果提供により、テキストデータに隠された有用な情報を抽出できるツールであり、自然言語処理ツールボックスの理想的な構成要素である。
