TopicsModellierung

TopicsModellierung, auch als Themenmodellierung bekannt, ist eine Familie statistischer Methoden zur Entdeckung latenter Themen in großen Textsammlungen. Das Ziel besteht darin, jedem Dokument eine Mischung aus Themen zuzuordnen und jedes Thema durch charakteristische Wortverteilungen zu beschreiben.

Zu den bekanntesten Ansätzen gehören Latent-Dirichlet-Allocation-LDA, Latent Semantic Analysis (LSA) und Non-negative Matrix Factorization (NMF). LDA modelliert Dokumenten-Topic- und Wort-Topic-Verteilungen als Wahrscheinlichkeiten, während LSA auf lineare Algebra (SVD) basiert und die Term-Dokument-Matrix reduziert. NMF faktorisiert die Matrix als zwei nichtnegative Matrizen, wodurch sich Interpretierbarkeit und spärliche Repräsentationen ergeben.

Vorgehen in der Praxis umfasst Vorverarbeitung (Tokenisierung, Stopwörterentfernung, Stemming/Lemmatization), Bildung einer Term-Dokument-Matrix und das Training des Modells. Die Ausgabe besteht aus Topic-Wort-Verteilungen und Dokument-Topic-Verteilungen, die eine komprimierte und interpretierbare Repräsentation des Textbestands liefern.

Anwendungen finden sich in der Informationssuche, Dokumentensortierung, Trendanalyse, Wissensmanagement sowie bei Empfehlungen und Textzusammenfassungen. Themenmodelle unterstützen auch explorative Analysen, indem sie thematische Strukturen in großen Textsammlungen sichtbar machen.

Bewertung erfolgt oft über Kohärenzmaße der Topics, Perplexität oder qualitative Inspektion durch Experten. Wesentliche Herausforderungen beinhalten die Wahl der Anzahl der Topics, Interpretierbarkeit, Skalierbarkeit, den Umgang mit kurzen oder stark jargonlastigen Dokumenten sowie Bias und Mehrsprachigkeit.

Historisch reicht der Kontext von LSA bis zu probabilistischen Modellen wie LDA, das 2000er-Jahre eingeführt wurde. Seitdem gibt es Weiterentwicklungen wie dynamische Topic Modelle, korrelierte Modelle und neuronale Ansätze, die Themen im Kontext von Zeit, Dokumentgruppen oder tieferen Architekturen verankern.