論文の概要: Exploring the Power of Topic Modeling Techniques in Analyzing Customer
Reviews: A Comparative Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11520v1
- Date: Sat, 19 Aug 2023 08:18:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:29:40.090271
- Title: Exploring the Power of Topic Modeling Techniques in Analyzing Customer
Reviews: A Comparative Analysis
- Title（参考訳）: 顧客レビューの分析におけるトピックモデリング技術の力を探る:比較分析
- Authors: Anusuya Krishnan
- Abstract要約: 大量のテキストデータをオンラインで分析するために、機械学習と自然言語処理アルゴリズムがデプロイされている。
本研究では,顧客レビューに特化して用いられる5つのトピックモデリング手法について検討・比較する。
以上の結果から,BERTopicはより意味のあるトピックを抽出し,良好な結果を得ることができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The exponential growth of online social network platforms and applications
has led to a staggering volume of user-generated textual content, including
comments and reviews. Consequently, users often face difficulties in extracting
valuable insights or relevant information from such content. To address this
challenge, machine learning and natural language processing algorithms have
been deployed to analyze the vast amount of textual data available online. In
recent years, topic modeling techniques have gained significant popularity in
this domain. In this study, we comprehensively examine and compare five
frequently used topic modeling methods specifically applied to customer
reviews. The methods under investigation are latent semantic analysis (LSA),
latent Dirichlet allocation (LDA), non-negative matrix factorization (NMF),
pachinko allocation model (PAM), Top2Vec, and BERTopic. By practically
demonstrating their benefits in detecting important topics, we aim to highlight
their efficacy in real-world scenarios. To evaluate the performance of these
topic modeling methods, we carefully select two textual datasets. The
evaluation is based on standard statistical evaluation metrics such as topic
coherence score. Our findings reveal that BERTopic consistently yield more
meaningful extracted topics and achieve favorable results.
- Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークプラットフォームやアプリケーションの指数関数的な成長は、コメントやレビューを含むユーザー生成のテキストコンテンツの急増につながった。
その結果、ユーザーはこうしたコンテンツから貴重な洞察や関連情報を抽出することが困難になることが多い。
この課題に対処するため、オンラインで利用可能な膨大なテキストデータを分析するために、機械学習と自然言語処理アルゴリズムがデプロイされている。
近年,この領域ではトピックモデリング技術が顕著に普及している。
本研究では,顧客レビューに特に適用される5つの頻繁なトピックモデリング手法を包括的に検討し,比較する。
検討中の手法は、潜在意味分析(LSA)、潜在ディリクレ割り当て(LDA)、非負行列分解(NMF)、パチンコ割り当てモデル(PAM)、Top2Vec、BERTopicである。
重要なトピックを検出することのメリットを実際に示すことで、現実のシナリオで有効性を強調することを目指している。
これらのトピックモデリング手法の性能を評価するため、2つのテキストデータセットを慎重に選択する。
この評価は、トピックコヒーレンススコアなどの標準統計評価指標に基づいている。
その結果,BERTopicはより意味のあるトピックを抽出し,良好な結果を得ることができた。
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