Exploratory アワー #654 -トピックモデル - 文章グループ（トピック）ごとの特徴をAIを使って素早く理解する
トピックモデルは、大量の文章データから似た内容を持つグループを自動的に分類し、それぞれのグループの特徴を明らかにする分析手法です。従来は分析結果の解釈に専門知識と時間が必要でしたが、Exploratoryのバージョン13で追加されたAIサマリ機能により、各トピックの特徴を瞬時に理解できるようになりました。
今回は顧客満足度調査データを使用して、トピックモデルの簡単な概要とAIサマリ機能の活用方法について説明します。
問題
トピックモデルを実行した際の結果解釈における課題として、以下の問題があります。
アナリティクスビューからトピックモデルを簡単に実行することができるが、分析結果は出るけれど、それぞれのトピックをどのように解釈すればいいかわからない。
さらに、各トピックがそれぞれが何を表しているのかを人間が解釈して意味のある名前を付ける必要がありますが、適切なラベル付けを行うのが難しい。