São Paulo — InkDesign News —
A aplicação de técnicas avançadas de machine learning está revolucionando a forma como organizamos e extraímos conhecimento de grandes volumes de dados. A utilização de modelos como BERTopic vem se destacando na modelagem de tópicos de maneira eficiente e escalável.
Arquitetura de modelo
BERTopic incorpora um pipeline modular que combina modelos de embedding, redução de dimensionalidade e clustering. Essa estrutura é responsável por elevar a performance, permitindo que diferentes técnicas sejam testadas e ajustadas facilmente. O uso de UMAP para redução de dimensionalidade, por exemplo, permite uma interpretação mais robusta das relações complexas presentes nos dados, em comparação com abordagens tradicionais como PCA.
A principal vantagem do BERTopic é sua modularidade.
(“The biggest advantage of BERTopic is its modularity.”)— Alex Davis, Autor
Treinamento e otimização
O modelo de embeddings, por sua vez, é fundamental para garantir que a representação dos dados contenha nuances semânticas importantes. Em um experimento, modelos de sentence transformers foram utilizados, resultando em embeddings de 384 dimensões, indicando uma representação rica das informações. Além disso, a combinação de modelos de clustering como HDBSCAN permite a identificação de documentos fora do padrão, potencializando a limpeza de dados.
A abordagem baseada em densidade oferece vantagens ao isolar outliers e minimizar ruídos nos dados.
(“A density-based approach gives us a few advantages.”)— Alex Davis, Autor
Resultados e métricas
Os resultados obtidos com esta abordagem mostram uma clara definição dos tópicos, permitindo a exploração de temas subjacentes. Com a utilização de TF-IDF para pesar a importância dos termos, as representações dos tópicos se tornaram mais precisas e informativas, eliminando palavras irrelevantes. É evidente o impacto da adoção de modelos generativos, como os da OpenAI, que aprimoram as descrições dos tópicos com base em seus significados contextuais.
O modelo agora lê “Análise comparativa da realidade virtual e aumentada para análises imersivas”.
(“The topic representation now reads ‘Comparative analysis of virtual and augmented reality for immersive analytics’.”)— Alex Davis, Autor
O futuro das aplicações de BERTopic é promissor, com oportunidades não apenas em análise de dados, mas também em áreas como articulação de pesquisas e presa de decisões empresariais. As variações de modelagem de tópicos disponíveis, como modelagem hierárquica, podem ser exploradas para diferentes contextos, aumentando ainda mais sua relevância no campo.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
