Análisis LDA para detectar temas ocultos en reseñas de texto

La técnica de Análisis de Dirichlet Latente, conocida como LDA (Latent Dirichlet Allocation), te permite analizar reseñas de manera probabilística. Su ventaja principal consiste en detectar y clasificar temas ocultos en conjuntos grandes de datos (datasets), facilitando la interpretación del contenido general y especificando temas relevantes.

¿Cómo funciona el método LDA para extraer temas clave?

LDA analiza los textos estadísticamente para revelar temas que no siempre son evidentes a primera vista. La metodología aplicada es:

• Seleccionar una cantidad de temas deseados; en este ejemplo se utilizan cinco.
• Implementar un Random state (estado aleatorio) para determinismo y consistencia en resultados, definido en 42.
• Utilizar herramientas como Cycle Learn para el modelado.

El proceso es simple:

1. Ejecuta el código configurado para emplear LDA en las reseñas.
2. Espera los resultados (en este ejemplo demoró aproximadamente 7 minutos y 35 segundos).
3. Visualiza los temas generados obteniendo una panorámica semántica del dataset.

¿Qué es Word2Vec y cómo se visualizan las relaciones entre palabras?

Word2Vec es un modelo potente para convertir palabras a vectores numéricos (embeddings), permitiendo así una representación visual clara y concisa de las relaciones semánticas entre palabras. Características:

• Convierte palabras en puntos con múltiples dimensiones (en este caso, 200 dimensiones).
• Para observar estas diversas dimensiones visualmente, se utilizan métodos de reducción dimensional, condensando la información a espacios tridimensionales.

Por ejemplo, al buscar la palabra "king" (rey en inglés), la herramienta muestra cercanamente relacionada "queen" (reina), indicando claramente la proximidad semántica, incluso cuando la representación escrita difiere ampliamente.

¿Qué resultados prácticos obtenemos?

Usando LDA y Word2Vec, puedes ver cómo ciertas palabras y temas están relacionados aunque no sean obvios inmediatamente. En las reseñas comerciales, por ejemplo, el algoritmo puede mostrar relaciones como:

• Calidad del producto.
• Precio competitivo.
• Estética del artículo.
• Colores y presentación.

Así, obtienes una visión clara y completa de las características más relevantes y las percepciones comúnmente subyacentes en los textos revisados.